Análisis Exploratorio de las primeras 16 variables del conjunto de datos

!pip install pyreadstat

Requirement already satisfied: pyreadstat in c:\users\henry\miniconda3\envs\ml_venv\lib\site-packages (1.2.8)
Requirement already satisfied: pandas>=1.2.0 in c:\users\henry\miniconda3\envs\ml_venv\lib\site-packages (from pyreadstat) (2.2.3)
Requirement already satisfied: numpy>=1.22.4 in c:\users\henry\miniconda3\envs\ml_venv\lib\site-packages (from pandas>=1.2.0->pyreadstat) (1.25.2)
Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.8.2 in c:\users\henry\miniconda3\envs\ml_venv\lib\site-packages (from pandas>=1.2.0->pyreadstat) (2.9.0.post0)
Requirement already satisfied: pytz>=2020.1 in c:\users\henry\miniconda3\envs\ml_venv\lib\site-packages (from pandas>=1.2.0->pyreadstat) (2025.1)
Requirement already satisfied: tzdata>=2022.7 in c:\users\henry\miniconda3\envs\ml_venv\lib\site-packages (from pandas>=1.2.0->pyreadstat) (2025.1)
Requirement already satisfied: six>=1.5 in c:\users\henry\miniconda3\envs\ml_venv\lib\site-packages (from python-dateutil>=2.8.2->pandas>=1.2.0->pyreadstat) (1.17.0)

import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
from scipy import stats
import matplotlib.pyplot as plt
import plotly.express as px
import plotly.graph_objects as go
from plotly.subplots import make_subplots
import pyreadstat
from IPython.core.display import display, HTML
import json
import os
import requests

C:\Users\henry\AppData\Local\Temp\ipykernel_9960\2900350917.py:10: DeprecationWarning: Importing display from IPython.core.display is deprecated since IPython 7.14, please import from IPython display
  from IPython.core.display import display, HTML

data_path = 'C:/Users/henry/Documents/jbook/Cacervix/cacervix/datos/'
data = pd.read_excel(data_path + 'CACU1985A2019v2.xls')

display(HTML(data.head().to_html()))

	COD_DPTO	COD_MUNIC	A_DEFUN	SIT_DEFUN	COD_INST	NOM_INST	ANO	MES	SEXO	EST_CIVIL	gru_ed1	gru_ed2	NIVEL_EDU	MUERTEPORO	SIMUERTEPO	OCUPACION	IDPERTET	CODPRES	CODPTORE	CODMUNRE	AREA_RES	SEG_SOCIAL	IDADMISALU	IDCLASADMI	pman_muer	CONS_EXP	CODOCUR	CODMUNOC	c_muerte	ASIS_MED	CAUSA_MULT	C_DIR1	C_DIR12	C_ANT1	C_ANT12	C_ANT2	C_ANT22	C_ANT3	C_ANT32	C_PAT1	C_PAT2	C_BAS1	C_MCM1	IDPROFCER	CAUSA_666_667	CAU_HOMOL	QUINQ	EDAD2
0	11	1	1	2			1996	11	2	1	10	10	9						11	001						2																1809				25	95A99	0A4
1	76	1	1	2			2007	01	2	1	10	10	2					170	76	001	1	3			1	2			4	1		J969		C539								C539			209	25	05A09	5a9
2	8	1	1	1			1998	04	2	3	10	10	2					170	8	001	1	1			1	1			2	1		J969		C780		C539						C539			209	25	95A99	10a14
3	15	1	1	1	1500100021	H SAN RAFAEL DE TUNJA	2005	04	2	1	10	10	9					170	15	001	3	2			1	1			2	1		J969		T093		C539						C539			209	25	05A09	10a14
4	76	1	1	1	760010379901	E.S.E. HOSPITAL UNIVERSITARIO DEL V	2006	09	2	1	10	10	1					170	76	001	1	2			1	2			2	1		I469		J969		C539				G959		C539			209	25	05A09	10a14

data.shape

(51448, 48)

data16 = data.iloc[:, :16]
data16.head()

	COD_DPTO	COD_MUNIC	A_DEFUN	SIT_DEFUN	COD_INST	NOM_INST	ANO	MES	SEXO	EST_CIVIL	gru_ed1	gru_ed2	NIVEL_EDU	MUERTEPORO	SIMUERTEPO	OCUPACION
0	11	1	1	2			1996	11	2	1	10	10	9
1	76	1	1	2			2007	01	2	1	10	10	2
2	8	1	1	1			1998	04	2	3	10	10	2
3	15	1	1	1	1500100021	H SAN RAFAEL DE TUNJA	2005	04	2	1	10	10	9
4	76	1	1	1	760010379901	E.S.E. HOSPITAL UNIVERSITARIO DEL V	2006	09	2	1	10	10	1

for col in data16.columns:
    print(f'El tipo es: {data16[col].dtype} y el nombre es: {col}')

El tipo es: int64 y el nombre es: COD_DPTO
El tipo es: int64 y el nombre es: COD_MUNIC
El tipo es: int64 y el nombre es: A_DEFUN
El tipo es: int64 y el nombre es: SIT_DEFUN
El tipo es: object y el nombre es: COD_INST
El tipo es: object y el nombre es: NOM_INST
El tipo es: int64 y el nombre es: ANO
El tipo es: object y el nombre es: MES
El tipo es: int64 y el nombre es: SEXO
El tipo es: int64 y el nombre es: EST_CIVIL
El tipo es: int64 y el nombre es: gru_ed1
El tipo es: object y el nombre es: gru_ed2
El tipo es: int64 y el nombre es: NIVEL_EDU
El tipo es: object y el nombre es: MUERTEPORO
El tipo es: object y el nombre es: SIMUERTEPO
El tipo es: object y el nombre es: OCUPACION

data16.shape

(51448, 16)

Explicación de variables

• COD_DPTO: Departamento donde ocurrió la defunción

• COD_MUNIC: Municipio donde ocurrió la defunción

• A_DEFUN: Área donde ocurrió la defunción

• SIT_DEFUN: Sitio de la defuncion

• COD_INST: Código de la institución prestadora de salud

• NOM_INST: Nombre de la institución de salud

• ANO: Año en que ocurrió la defunción

• MES: Mes en que ocurrió la defunción

• SEXO: Sexo del fallecido

• EST_CIVIL: Estado conyugal del fallecido

• gru_ed1: Agrupación de edades, según la edad del fallecido

• gru_ed2: Agrupación de edades, según la edad del fallecido

• NIVEL_EDU: Nivel educativo del fallecido

• MUERTEPORO: La ocupación pudo ser causa o estar asociada con la defunción

• SIMUERTEPO: Accidente de trabajo o enfermedad profesional

• OCUPACION: ¿Cúal fue la última ocupación habitual del fallecido?

print(data16.columns.tolist())

['COD_DPTO', 'COD_MUNIC', 'A_DEFUN', 'SIT_DEFUN', 'COD_INST', 'NOM_INST', 'ANO', 'MES', 'SEXO', 'EST_CIVIL', 'gru_ed1', 'gru_ed2', 'NIVEL_EDU', 'MUERTEPORO', 'SIMUERTEPO', 'OCUPACION']

Análisis por departamento y municipio

Divición poblacional

print(data16['COD_DPTO'].unique())

[11 76  8 15 52 68 17 63  5 41 13 86 25 66 23 70 18 47 54 20 27 19 73 44
 50 85 95 88 81 91 99 94 97]

Asiganr nombres según código

map_dpto = {
    '5': 'ANTIOQUIA',
    '8': 'ATLÁNTICO',
    '11': 'BOGOTÁ, D.C.',
    '13': 'BOLÍVAR',
    '15': 'BOYACÁ',
    '17': 'CALDAS',
    '18': 'CAQUETÁ',
    '19': 'CAUCA',
    '20': 'CESAR',
    '23': 'CÓRDOBA',
    '25': 'CUNDINAMARCA',
    '27': 'CHOCÓ',
    '41': 'HUILA',
    '44': 'LA GUAJIRA',
    '47': 'MAGDALENA',
    '50': 'META',
    '52': 'NARIÑO',
    '54': 'NORTE DE SANTANDER',
    '63': 'QUINDÍO',
    '66': 'RISARALDA',
    '68': 'SANTANDER',
    '70': 'SUCRE',
    '73': 'TOLIMA',
    '76': 'VALLE DEL CAUCA',
    '81': 'ARAUCA',
    '85': 'CASANARE',
    '86': 'PUTUMAYO',
    '88': 'ARCHIPIÉLAGO DE SAN ANDRÉS, PROVIDENCIA Y SANTA CATALINA',
    '91': 'AMAZONAS',
    '94': 'GUAINÍA',
    '95': 'GUAVIARE',
    '97': 'VAUPÉS',
    '99': 'VICHADA'
}
print('Los departamentos son: \n', map_dpto)

Los departamentos son: 
 {'5': 'ANTIOQUIA', '8': 'ATLÁNTICO', '11': 'BOGOTÁ, D.C.', '13': 'BOLÍVAR', '15': 'BOYACÁ', '17': 'CALDAS', '18': 'CAQUETÁ', '19': 'CAUCA', '20': 'CESAR', '23': 'CÓRDOBA', '25': 'CUNDINAMARCA', '27': 'CHOCÓ', '41': 'HUILA', '44': 'LA GUAJIRA', '47': 'MAGDALENA', '50': 'META', '52': 'NARIÑO', '54': 'NORTE DE SANTANDER', '63': 'QUINDÍO', '66': 'RISARALDA', '68': 'SANTANDER', '70': 'SUCRE', '73': 'TOLIMA', '76': 'VALLE DEL CAUCA', '81': 'ARAUCA', '85': 'CASANARE', '86': 'PUTUMAYO', '88': 'ARCHIPIÉLAGO DE SAN ANDRÉS, PROVIDENCIA Y SANTA CATALINA', '91': 'AMAZONAS', '94': 'GUAINÍA', '95': 'GUAVIARE', '97': 'VAUPÉS', '99': 'VICHADA'}

tipo= data16['COD_DPTO'].dtype
print('El tipo de datos es: ', tipo)
if data16['COD_DPTO'].dtype == 'int64':
    data16['COD_DPTO'] = data16['COD_DPTO'].astype(str)
    print(f'Y dado que era {tipo} , se convirtió a string')
    data16['DEPARTAMENTO'] = data16['COD_DPTO'].map(map_dpto)
    print(data16['DEPARTAMENTO'].unique())
else:
    data16['DEPARTAMENTO'] = data16['COD_DPTO'].map(map_dpto)
    print(data16['DEPARTAMENTO'].unique())

El tipo de datos es:  int64
Y dado que era int64 , se convirtió a string
['BOGOTÁ, D.C.' 'VALLE DEL CAUCA' 'ATLÁNTICO' 'BOYACÁ' 'NARIÑO'
 'SANTANDER' 'CALDAS' 'QUINDÍO' 'ANTIOQUIA' 'HUILA' 'BOLÍVAR' 'PUTUMAYO'
 'CUNDINAMARCA' 'RISARALDA' 'CÓRDOBA' 'SUCRE' 'CAQUETÁ' 'MAGDALENA'
 'NORTE DE SANTANDER' 'CESAR' 'CHOCÓ' 'CAUCA' 'TOLIMA' 'LA GUAJIRA' 'META'
 'CASANARE' 'GUAVIARE'
 'ARCHIPIÉLAGO DE SAN ANDRÉS, PROVIDENCIA Y SANTA CATALINA' 'ARAUCA'
 'AMAZONAS' 'VICHADA' 'GUAINÍA' 'VAUPÉS']

print('Número de departamentos y/o ciudades:', len(data16['DEPARTAMENTO'].unique()))

Número de departamentos y/o ciudades: 33

Reorganizar columnas

columnas = ['COD_DPTO', 'DEPARTAMENTO'] + [col for col in data16.columns if col not in ['COD_DPTO', 'DEPARTAMENTO']]
data16 = data16[columnas]
display(HTML(data16.head(10).to_html()))

	COD_DPTO	DEPARTAMENTO	COD_MUNIC	A_DEFUN	SIT_DEFUN	COD_INST	NOM_INST	ANO	MES	SEXO	EST_CIVIL	gru_ed1	gru_ed2	NIVEL_EDU	MUERTEPORO	SIMUERTEPO	OCUPACION
0	11	BOGOTÁ, D.C.	1	1	2			1996	11	2	1	10	10	9
1	76	VALLE DEL CAUCA	1	1	2			2007	01	2	1	10	10	2
2	8	ATLÁNTICO	1	1	1			1998	04	2	3	10	10	2
3	15	BOYACÁ	1	1	1	1500100021	H SAN RAFAEL DE TUNJA	2005	04	2	1	10	10	9
4	76	VALLE DEL CAUCA	1	1	1	760010379901	E.S.E. HOSPITAL UNIVERSITARIO DEL V	2006	09	2	1	10	10	1
5	52	NARIÑO	287	1	2			2008	10	2	1	10	10	2	2
6	52	NARIÑO	1	1	2			1985	11	2	2	10	10	9
7	68	SANTANDER	368	1	2			1986	05	2	2	10	10	9
8	76	VALLE DEL CAUCA	111	1	2			1989	09	2	2	10	10	9
9	17	CALDAS	42	1	2			1990	08	2	1	10	10	9

Codificar municipios

print(data16['COD_MUNIC'].tolist())

[1, 1, 1, 1, 1, 287, 1, 368, 111, 42, 401, 887, 20, 1, 244, 1, 1, 1, 385, 1, 1, 88, 1, 290, 1, 276, 834, 1, 88, 466, 594, 1, 1, 1, 1, 579, 1, 1, 753, 326, 1, 302, 456, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 470, 1, 109, 1, 1, 1, 42, 575, 45, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 172, 1, 1, 834, 130, 1, 1, 168, 250, 698, 1, 1, 736, 307, 1, 1, 1, 1, 520, 895, 1, 380, 170, 1, 443, 109, 1, 524, 11, 1, 1, 174, 45, 147, 579, 1, 873, 1, 248, 10, 790, 1, 1, 1, 1, 670, 520, 1, 1, 759, 1, 1, 81, 168, 834, 1, 1, 1, 1, 1, 555, 720, 1, 480, 88, 282, 172, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 799, 190, 1, 837, 1, 1, 51, 1, 520, 520, 1, 1, 1, 40, 1, 1, 1, 551, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 575, 1, 591, 759, 400, 754, 1, 520, 279, 1, 1, 1, 1, 1, 878, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 520, 1, 1, 1, 616, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 261, 1, 616, 1, 1, 1, 1, 754, 1, 1, 1, 1, 551, 1, 1, 667, 88, 1, 1, 1, 1, 573, 1, 1, 1, 1, 1, 268, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 154, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 759, 573, 473, 1, 1, 1, 130, 1, 440, 1, 81, 215, 1, 1, 268, 1, 1, 1, 364, 1, 1, 520, 794, 790, 31, 579, 45, 1, 1, 653, 1, 356, 1, 1, 1, 347, 349, 268, 834, 1, 1, 1, 1, 895, 1, 1, 380, 286, 430, 1, 1, 1, 1, 585, 275, 109, 360, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 513, 22, 13, 290, 1, 1, 1, 268, 1, 1, 828, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 486, 450, 594, 401, 1, 349, 670, 892, 147, 113, 364, 1, 1, 697, 758, 1, 1, 1, 670, 1, 541, 573, 162, 151, 1, 1, 1, 470, 400, 1, 126, 1, 1, 1, 1, 45, 1, 1, 1, 1, 480, 1, 1, 268, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 109, 1, 2, 579, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 81, 1, 41, 1, 126, 520, 892, 360, 45, 660, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 142, 1, 498, 671, 1, 1, 520, 266, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 248, 657, 380, 1, 1, 1, 440, 1, 124, 1, 1, 51, 1, 1, 1, 1, 867, 1, 1, 1, 1, 1, 380, 466, 1, 1, 1, 679, 1, 109, 318, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 743, 286, 223, 1, 318, 411, 1, 1, 1, 585, 1, 1, 1, 1, 1, 614, 11, 645, 189, 518, 272, 1, 1, 1, 1, 364, 1, 520, 892, 10, 250, 120, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 777, 1, 1, 1, 1, 162, 1, 386, 53, 1, 313, 1, 250, 1, 1, 1, 1, 1, 147, 1, 10, 1, 148, 1, 1, 1, 1, 486, 1, 245, 1, 573, 1, 1, 1, 1, 276, 81, 655, 713, 1, 616, 1, 1, 568, 615, 360, 1, 1, 1, 1, 1, 380, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 226, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 172, 1, 147, 634, 1, 1, 1, 1, 662, 174, 610, 256, 1, 1, 68, 660, 290, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 81, 276, 109, 520, 234, 1, 1, 1, 1, 421, 1, 1, 688, 1, 753, 873, 212, 743, 1, 530, 290, 1, 1, 810, 1, 1, 1, 594, 708, 1, 1, 1, 1, 1, 520, 1, 88, 1, 45, 1, 1, 763, 513, 94, 355, 758, 60, 68, 1, 130, 1, 1, 1, 1, 319, 126, 869, 736, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 460, 758, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 349, 1, 1, 13, 1, 189, 1, 560, 1, 679, 520, 834, 1, 1, 1, 1, 1, 837, 1, 1, 638, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 380, 1, 1, 350, 1, 1, 1, 313, 207, 1, 1, 130, 130, 1, 1, 1, 1, 1, 10, 1, 756, 1, 1, 1, 1, 1, 836, 873, 299, 1, 1, 380, 1, 1, 1, 313, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 828, 111, 147, 1, 1, 1, 1, 890, 1, 685, 1, 1, 1, 1, 572, 1, 520, 238, 1, 1, 1, 268, 1, 711, 590, 1, 1, 1, 1, 1, 81, 1, 1, 892, 109, 1, 1, 1, 490, 40, 51, 1, 88, 579, 1, 606, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 592, 548, 1, 551, 313, 1, 130, 1, 1, 364, 1, 1, 31, 1, 1, 736, 1, 1, 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148, 563, 1, 400, 1, 111, 111, 1, 892, 1, 1, 1, 1, 45, 1, 1, 266, 758, 832, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 650, 759, 299, 759, 1, 845, 698, 1, 532, 175, 13, 68, 1, 182, 1, 678, 466, 662, 200, 754, 1, 1, 772, 1, 298, 359, 650, 1, 1, 1, 411, 399, 1, 1, 1, 172, 470, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 276, 1, 1, 215, 1, 1, 1, 148, 411, 547, 520, 1, 1, 1, 1, 1, 111, 1, 1, 111, 1, 275, 1, 1, 400, 1, 1, 1, 30, 1, 1, 1, 421, 758, 1, 1, 1, 758, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 760, 1, 1, 1, 1, 238, 442, 541, 1, 1, 548, 1, 1, 1, 1, 1, 228, 178, 1, 189, 1, 1, 885, 175, 1, 1, 799, 298, 396, 90, 430, 707, 1, 1, 313, 1, 215, 399, 683, 1, 498, 498, 1, 1, 1, 1, 1, 170, 682, 1, 1, 276, 1, 1, 215, 319, 1, 1, 483, 1, 1, 1, 1, 1, 892, 111, 1, 233, 1, 1, 1, 1, 1, 834, 275, 1, 1, 34, 364, 129, 1, 172, 1, 1, 1, 78, 634, 1, 1, 1, 758, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 430, 238, 1, 693, 698, 400, 1, 1, 1, 1, 1, 430, 295, 1, 1, 386, 1, 132, 668, 551, 1, 551, 1, 430, 1, 1, 1, 1, 110, 1, 1, 885, 1, 1, 1, 572, 276, 1, 1, 276, 276, 276, 1, 221, 1, 1, 1, 1, 1, 147, 1, 1, 834, 1, 1, 520, 1, 1, 1, 520, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 834, 300, 10, 760, 1, 758, 407, 1, 1, 1, 698, 834, 1, 697, 110, 1, 430, 1, 263, 306, 1, 1, 111, 615, 356, 1, 307, 1, 1, 834, 1, 1, 1, 88, 1, 1, 1, 1, 58, 742, 1, 1, 518, 1, 1, 794, 1, 836, 245, 835, 400, 1, 1, 442, 130, 1, 212, 1, 307, 1, 1, 1, 1, 1, 675, 1, 1, 1, 1, 1, 399, 111, 1, 1, 175, 1, 360, 1, 1, 1, 834, 1, 1, 1, 1, 1, 594, 834, 1, 1, 1, 111, 130, 250, 679, 1, 1, 1, 45, 1, 1, 1, 1, 668, 551, 819, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 400, 230, 396, 1, 250, 212, 1, 1, 1, 1, 1, 81, 835, 1, 1, 878, 551, 250, 1, 1, 1, 754, 1, 1, 1, 1, 1, 402, 1, 1, 88, 1, 1, 807, 1, 541, 1, 692, 1, 1, 1, 246, 1, 268, 101, 1, 1, 190, 1, 269, 1, 758, 1, 290, 1, 1, 1, 1, 268, 1, 390, 1, 178, 535, 359, 250, 1, 142, 1, 1, 1, 547, 1, 1, 532, 1, 290, 551, 834, 1, 1, 1, 753, 1, 754, 170, 1, 1, 1, 1, 1, 296, 1, 1, 276, 1, 1, 368, 1, 594, 1, 1, 356, 1, 360, 1, 660, 417, 615, 1, 757, 1, 432, 396, 1, 1, 1, 1, 290, 430, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 687, 254, 837, 1, 579, 290, 1, 1, 318, 45, 1, 1, 45, 215, 1, 19, 1, 1, 1, 1, 1, 94, 1, 182, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 322, 547, 1, 531, 573, 532, 1, 1, 1, 835, 1, 175, 1, 182, 268, 1, 45, 88, 1, 1, 1, 1, 769, 417, 276, 759, 1, 1, 1, 1, 1, 834, 607, 1, 1, 1, 1, 647, 1, 551, 834, 1, 1, 170, 1, 1, 30, 310, 31, 543, 101, 1, 1, 1, 638, 832, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 244, 1, 1, 1, 614, 42, 1, 877, 1, 498, 1, 1, 555, 1, 53, 287, 1, 1, 172, 1, 51, 1, 1, 130, 1, 1, 1, 1, 215, 349, 1, 834, 1, 520, 1, 1, 1, 1, 130, 520, 250, 430, 256, 162, 189, 1, 377, 555, 615, 873, 821, 807, 1, 513, 754, 214, 835, 1, 1, 45, 1, 837, 789, 1, 662, 13, 668, 1, 1, 189, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 660, 189, 1, 682, 1, 109, 1, 1, 1, 579, 513, 401, 1, 1, 1, 1, 1, 284, 1, 174, 1, 1, 45, 88, 1, 1, 1, 480, 1, 52, 486, 401, 276, 1, 1, 551, 809, 756, 45, 234, 129, 1, 1, 1, 1, 1, 190, 1, 1, 1, 1, 683, 1, 170, 174, 42, 790, 172, 1, 1, 1, 1, 1, 470, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 380, 466, 269, 491, 875, 306, 1, 736, 1, 1, 790, 1, 400, 1, 758, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 444, 380, 1, 551, 1, 1, 170, 1, 349, 111, 113, 147, 1, 572, 670, 45, 1, 1, 856, 667, 758, 572, 1, 1, 400, 555, 1, 555, 162, 307, 19, 1, 1, 1, 1, 1, 670, 248, 400, 1, 1, 1, 1, 368, 836, 299, 100, 1, 1, 1, 1, 1, 705, 400, 52, 1, 543, 1, 1, 893, 154, 1, 175, 1, 380, 698, 1, 11, 359, 245, 1, 1, 563, 563, 1, 1, 1, 1, 1, 895, 1, 1, 579, 1, 1, 758, 1, 1, 1, 654, 1, 1, 1, 1, 1, 698, 1, 1, 1, 1, 79, 307, 745, 1, 1, 874, 1, 1, 1, 399, 1, 1, 261, 547, 679, 55, 67, 1, 1, 1, 1, 520, 834, 834, 834, 892, 162, 749, 45, 1, 360, 1, 1, 1, 1, 1, 11, 430, 53, 1, 399, 498, 1, 298, 429, 1, 520, 109, 834, 834, 1, 890, 266, 88, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 798, 110, 110, 575, 1, 122, 736, 250, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 288, 1, 573, 1, 520, 749, 1, 45, 543, 1, 430, 1, 885, 88, 656, 495, 1, 436, 78, 137, 1, 807, 175, 356, 378, 1, 755, 77, 406, 432, 266, 162, 1, 205, 1, 520, 520, 1, 1, 45, 754, 847, 430, 417, 1, 228, 1, 1, 834, 11, 1, 1, 1, 15, 1, 1]

Diccionario municipios

json_file_path = 'C:/Users/henry/Documents/jbook/Cacervix/cacervix/datos/municipios.json'

with open(json_file_path, 'r', encoding = 'utf-8') as json_file:
    municipios_dict = json.load(json_file)

Mostrar diccionario

print(list(municipios_dict.items())[:10])
print('Existen ', len(municipios_dict), ' Municipios en el conjunto de datos.')

[('05001', 'MEDELLÍN'), ('05002', 'ABEJORRAL'), ('05004', 'ABRIAQUÍ'), ('05021', 'ALEJANDRÍA'), ('05030', 'AMAGÁ'), ('05031', 'AMALFI'), ('05034', 'ANDES'), ('05036', 'ANGELÓPOLIS'), ('05038', 'ANGOSTURA'), ('05040', 'ANORÍ')]
Existen  1122  Municipios en el conjunto de datos.

Codificar nuevamente COD_MUNI agregandole los datos de COD_DPTO

Transformar inicialmente los codifos de departamento

tipo = data16['COD_DPTO'].dtype
print(f'Teniendo en cuenta que la variable codigo es de tipo {tipo}, se agregará cero a los códigos que lo requieran.')
data16.loc[data16['COD_DPTO'] == '5', 'COD_DPTO'] = '05' # Se agrega cero antes del 5 y del 8
data16.loc[data16['COD_DPTO'] == '8', 'COD_DPTO'] = '08'
print('Valores únicos después de la transformación:')
print(data16['COD_DPTO'].unique())

Teniendo en cuenta que la variable codigo es de tipo object, se agregará cero a los códigos que lo requieran.
Valores únicos después de la transformación:
['11' '76' '08' '15' '52' '68' '17' '63' '05' '41' '13' '86' '25' '66'
 '23' '70' '18' '47' '54' '20' '27' '19' '73' '44' '50' '85' '95' '88'
 '81' '91' '99' '94' '97']

Transformar coljman de codifos de muncipio

data16['COD_MUNIC'] = data16['COD_MUNIC'].astype(str).str.zfill(5)  # Asegura que tenga 5 dígitos
data16['COD_DPTO'] = data16['COD_DPTO'].astype(str).str.zfill(2)  # Asegura que tenga 2 dígitos

data16['COD_MUNIC_CORREGIDO'] = data16['COD_DPTO'] + data16['COD_MUNIC'].str[-3:]
print(data16[['COD_DPTO', 'COD_MUNIC', 'COD_MUNIC_CORREGIDO']].head())

  COD_DPTO COD_MUNIC COD_MUNIC_CORREGIDO
0       11     00001               11001
1       76     00001               76001
2       08     00001               08001
3       15     00001               15001
4       76     00001               76001

Crear columna

tipo = data16['COD_MUNIC_CORREGIDO'].dtype
print('El tipo de datos de COD_MUNIC_CORREGIDO es: ', tipo)
if data16['COD_MUNIC_CORREGIDO'].dtype == 'int64':
    data16["COD_MUNIC_CORREGIDO"] = data16["COD_MUNIC_CORREGIDO"].astype(str).str.zfill(5)
    print(f'Y dado que era {tipo}, se convirtió a string')
    data16['MUNICIPIO'] = data16['COD_MUNIC'].map(municipios_dict)
    print(data16['MUNICIPIO'].unique())
else:
    data16['MUNICIPIO'] = data16['COD_MUNIC_CORREGIDO'].map(municipios_dict)
    print(data16['MUNICIPIO'].unique())

El tipo de datos de COD_MUNIC_CORREGIDO es:  object
['BOGOTÁ, D.C.' 'CALI' 'BARRANQUILLA' 'TUNJA' 'FUNES' 'PASTO'
 'JESÚS MARÍA' 'GUADALAJARA DE BUGA' 'ANSERMA' 'LA TEBAIDA' 'YARUMAL'
 'ALGECIRAS' 'MANIZALES' 'EL CARMEN DE BOLÍVAR' 'MOCOA' 'MEDELLÍN'
 'ARMENIA' 'LANDÁZURI' 'BELLO' 'FUSAGASUGÁ' 'PEREIRA' 'FLORIDABLANCA'
 'TULUÁ' 'MONTELÍBANO' 'QUIMBAYA' 'BUCARAMANGA' 'SINCELEJO'
 'PUERTO BERRÍO' 'SAN VICENTE DEL CAGUÁN' 'GUATAVITA' 'SANTA MARTA'
 'GÉNOVA' 'MISTRATÓ' 'CÚCUTA' 'VALLEDUPAR' 'QUIBDÓ' 'POPAYÁN' 'MONTENEGRO'
 'IBAGUÉ' 'BUENAVENTURA' 'PUERTO WILCHES' 'APARTADÓ' 'CARTAGENA DE INDIAS'
 'CHIGORODÓ' 'NEIVA' 'CANDELARIA' 'CHAPARRAL' 'EL BAGRE'
 'SANTANDER DE QUILICHAO' 'RIOHACHA' 'SEVILLA' 'GIRÓN' 'VILLAVICENCIO'
 'PALMIRA' 'ZARAGOZA' 'LA DORADA' 'DOSQUEBRADAS'
 'SAN SEBASTIÁN DE MARIQUITA' 'PALESTINA' 'AGUACHICA' 'CHINCHINÁ'
 'BECERRIL' 'CARTAGO' 'VILLAMARÍA' 'EL CERRITO' 'AGUAZUL' 'TARAZÁ'
 'MONTERÍA' 'SAMPUÉS' 'SOGAMOSO' 'BARRANCABERMEJA' 'PLATO' 'SARDINATA'
 'MUTATÁ' 'FREDONIA' 'TENJO' 'CIMITARRA' 'TURBO' 'ARBOLEDAS' 'ANORÍ'
 'PITALITO' 'SAN JOSÉ DEL GUAVIARE' 'FLORENCIA' 'PUERTO TRIUNFO'
 'LA JAGUA DE IBIRICO' 'SOACHA' 'FONSECA' 'VIOTÁ' 'RISARALDA' 'EL ZULIA'
 'RIOFRÍO' 'SAN RAFAEL' 'PUERTO TEJADA' 'ESPINAL' 'SAN ANDRÉS' 'CAUCASIA'
 'MORALES' 'CALARCÁ' 'MARSELLA' 'COROZAL' 'JAMUNDÍ' 'TAME' 'AMALFI'
 'SALAMINA' 'IPIALES' 'HERVEO' 'HONDA' 'ZARZAL' 'FUNZA' 'MAICAO'
 'PURIFICACIÓN' 'FLORIDA' 'ITAGÜÍ' 'PÁCORA' 'ALMAGUER' 'AGUSTÍN CODAZZI'
 'TRUJILLO' 'NEIRA' 'MERCADERES' 'SAN PEDRO' 'YUMBO' 'BUGALAGRANDE'
 'EL SANTUARIO' 'SOLEDAD' 'SAN PABLO' 'PENSILVANIA' 'CERETÉ' 'CÁQUEZA'
 'LA VIRGINIA' 'CALIMA' 'MUZO' 'ABEJORRAL' 'ANSERMANUEVO' 'SAN LUIS'
 'CALOTO' 'OCAÑA' 'SALDAÑA' 'ENVIGADO' 'EL GUAMO' 'SAN JUAN NEPOMUCENO'
 'CAJAMARCA' 'ARBOLETES' 'VIANÍ' 'SAN GIL' 'GUAMAL' 'SILVIA'
 'SAN LUIS DE CUBARRAL' 'GUÁTICA' 'LÍBANO' 'PUERTO NARE' 'RIOSUCIO'
 'SAN ANTONIO DEL TEQUENDAMA' 'CIÉNAGA' 'PAMPLONA' 'FILANDIA'
 'PAZ DE ARIPORO' 'CÁCERES' 'SUPÍA' 'LA MESA' 'ARACATACA' 'GRANADA'
 'EL CHARCO' 'EL CARMEN DE VIBORAL' 'EL CARMEN DE ATRATO' 'PUERTO LÓPEZ'
 'SABANA DE TORRES' 'SAN ONOFRE' 'PUERTO ASÍS' 'RIONEGRO' 'CUNDAY' 'YOPAL'
 'CAREPA' 'SABANAGRANDE' 'SAMANÁ' 'SAN JOSÉ DEL FRAGUA' 'EL TAMBO'
 'AYAPEL' 'SAHAGÚN' 'DABEIBA' 'LURUACO' 'SANTA ROSA DEL SUR' 'SOATÁ'
 'CORINTO' 'PARATEBUENO' 'TIBÚ' 'QUINCHÍA' 'SAN MARCOS' 'SOTAQUIRÁ'
 'BELÉN DE LOS ANDAQUÍES' 'INZÁ' 'BOSCONIA' 'GUAMO' 'VIJES'
 'NUEVA GRANADA' 'POTOSÍ' 'SABANALARGA' 'LA APARTADA' 'CONSACÁ' 'SONSÓN'
 'TURBACO' 'VILLANUEVA' 'GARAGOA' 'ARAUCA' 'YOLOMBÓ' 'SANTO TOMÁS'
 'PUERTO BOYACÁ' 'EL COPEY' 'EL RETÉN' 'VISTAHERMOSA' 'PUERTO RICO'
 'NECOCLÍ' 'REPELÓN' 'PIENDAMÓ' 'PIVIJAY' 'SEGOVIA' 'MOMPÓS' 'SIMITÍ'
 'CAJIBÍO' 'PLANETA RICA' 'PANDI' 'TRINIDAD' 'MELGAR' 'MARÍA LA BAJA'
 'SAN PELAYO' 'FACATATIVÁ' 'RESTREPO' 'SANTA FÉ DE ANTIOQUIA' 'SANDONÁ'
 'ITUANGO' 'LA UNIÓN' 'LORICA' 'CHÍA' 'GIGANTE' 'ACEVEDO'
 'BARRANCA DE UPÍA' 'SARAVENA' 'FRESNO' 'EL BANCO' 'BARBOSA'
 'SAN ANDRÉS DE SOTAVENTO' 'SANTA ROSA DE OSOS' 'EL CASTILLO' 'EL CARMEN'
 'SAN PEDRO DE URABÁ' 'TITIRIBÍ' 'SANTA BÁRBARA' 'MONTEBELLO' 'TOTORÓ'
 'MEDINA' 'SALAZAR' 'GIRARDOTA' 'MAGANGUÉ' 'GIRARDOT' 'GUADALUPE'
 'VILLA DEL ROSARIO' 'ICONONZO' 'LÉRIDA' 'DOLORES' 'ARJONA' 'CAICEDONIA'
 'CARAMANTA' 'VICTORIA' 'GARZÓN' 'SAN MARTÍN' 'ALCALÁ' 'HELICONIA'
 'ARGELIA' 'GIRALDO' 'PUERTO COLOMBIA' 'AGUADAS' 'SAN ALBERTO' 'FÓMEQUE'
 'SUAITA' 'ANDALUCÍA' 'GINEBRA' 'ROLDANILLO' 'BELALCÁZAR' 'EL DONCELLO'
 'SAN BERNARDO DEL VIENTO' 'TOCAIMA' 'GRAMALOTE' 'CÓRDOBA' 'BOLÍVAR'
 'YALÍ' 'CAMPAMENTO' 'VALDIVIA' 'MIRANDA' 'CURUMANÍ' 'SAN CARLOS'
 'EL COLEGIO' 'OIBA' 'AMAGÁ' 'SANTANA' 'CURILLO' 'SOPÓ' 'OLAYA HERRERA'
 'PUERTO RONDÓN' 'YACOPÍ' 'TOLEDO' 'MONIQUIRÁ' 'DUITAMA' 'LA CRUZ'
 'VALPARAÍSO' 'VENECIA' 'LOS PATIOS' 'PIEDECUESTA' 'DAGUA' 'LETICIA'
 'SOPLAVIENTO' 'VILLETA' 'ARBELÁEZ' 'PALERMO' 'REMOLINO' 'CUMARAL'
 'BELÉN DE UMBRÍA' 'VEGACHÍ' 'MALAMBO' 'CALAMAR' 'CHIQUINQUIRÁ'
 'SAN ANDRÉS DE TUMACO' 'PLANADAS' 'ARMERO GUAYABAL' 'SALGAR' 'TIMBÍO'
 'PUERTO LLERAS' 'NATAGAIMA' 'LA CUMBRE' 'USIACURÍ' 'CARTAGENA DEL CHAIRÁ'
 'PURÍSIMA DE LA CONCEPCIÓN' 'CHINÚ' 'CIÉNAGA DE ORO' 'SUAZA'
 'PUERTO GAITÁN' 'PALMITO' 'PRADERA' 'PUERTO CARREÑO' 'SANTO DOMINGO'
 'TOTA' 'NORCASIA' 'SASAIMA' 'SANTA ANA' 'ACACÍAS' 'CUASPÚD' 'MÁLAGA'
 'MAJAGUAL' 'VERSALLES' 'YOTOCO' 'ALBANIA' 'TIERRALTA' 'SALADOBLANCO'
 'INÍRIDA' 'CAROLINA' 'MARQUETALIA' 'PUERTO SALGAR' 'SAN JUAN DEL CESAR'
 'EL PIÑÓN' 'SILOS' 'LA CELIA' 'COROMORO' 'GUACARÍ' 'LA ESTRELLA' 'AGRADO'
 'BUENAVISTA' 'FLANDES' 'ROVIRA' 'ARAUQUITA' 'BURITICÁ' 'PURACÉ' 'MADRID'
 'PAIPA' 'LABATECA' 'SAN VICENTE DE CHUCURÍ' 'PUENTE NACIONAL' 'ORITO'
 'CHIMÁ' 'URIBIA' 'PUEBLOVIEJO' 'PALOCABILDO' 'SAN VICENTE FERRER'
 'BETANIA' 'PÁEZ' 'ZIPAQUIRÁ' 'FUNDACIÓN' 'CASTILLA LA NUEVA'
 'SANTIAGO DE TOLÚ' 'VILLAHERMOSA' 'CALDAS' 'SOPETRÁN' 'SAN JUAN DE URABÁ'
 'PADILLA' 'ANDES' 'TORIBÍO' 'SAN ANTERO' 'RIVERA' 'CICUCO'
 'VILLA DE SAN DIEGO DE UBATÉ' 'SAN SEBASTIÁN DE BUENAVISTA' 'TOLÚ VIEJO'
 'MONTERREY' 'MARINILLA' 'LA PLATA' 'REMEDIOS' 'LA CEJA' 'MOSQUERA'
 'EL ROBLE' 'CIUDAD BOLÍVAR' 'URAMITA' 'VALENCIA' 'VÉLEZ' 'CHIMICHAGUA'
 'MESETAS' 'LA LLANADA' 'ULLOA' 'ZONA BANANERA' 'NECHÍ' 'TIMANÁ'
 'MANZANARES' 'LLORÓ' 'PUEBLO NUEVO' 'SAN CARLOS DE GUAROA'
 'EL CARMEN DE CHUCURÍ' 'OTANCHE' 'EL TARRA' 'CIRCASIA' 'EL PASO'
 'CHIRIGUANÁ' 'NEMOCÓN' 'LA MERCED' 'TOCANCIPÁ' 'ISTMINA' 'COPACABANA'
 'CAMPO DE LA CRUZ' 'PATÍA' 'CHINÁCOTA' 'SESQUILÉ' 'SANTA ROSA DE CABAL'
 'EL ÁGUILA' 'SAN JACINTO' 'JUNÍN' 'CONCORDIA' 'PITAL' 'CARACOLÍ'
 'BARANOA' 'EL PAUJÍL' 'LEJANÍAS' 'APÍA' 'EL PLAYÓN' 'SABANETA' 'VITERBO'
 'GUADUAS' 'CAMPOALEGRE' 'SAN AGUSTÍN' 'FLORIÁN' 'VILLARRICA'
 'GÓMEZ PLATA' 'ROSAS' 'TESALIA' 'LOS ANDES' 'TÚQUERRES'
 'SAN JOSÉ DE LA MONTAÑA' 'VERGARA' 'TORO' 'URRAO' 'MARMATO' 'HOBO'
 'ISNOS' 'SAN JUANITO' 'EL DOVIO' 'LA PAZ' 'SILVANIA'
 'SAN PEDRO DE LOS MILAGROS' 'PONEDERA' 'TALAIGUA NUEVO' 'FORTUL'
 'FILADELFIA' 'COTORRA' 'GUACHETÁ' 'LOS PALMITOS' 'PUERTO CAICEDO'
 'ARANZAZU' 'TABIO' 'EL CALVARIO' 'PUERTO SANTANDER' 'LEBRIJA' 'TARSO'
 'MAHATES' 'GUATEQUE' 'BALBOA' 'ANGOSTURA' 'ABRIAQUÍ' 'ENTRERRÍOS'
 'MORELIA' 'TAMALAMEQUE' 'RÍO DE ORO' 'UNIÓN PANAMERICANA' 'LA MACARENA'
 'OSPINA' 'PUEBLO RICO' 'COYAIMA' 'BETULIA' 'COTA' 'COLÓN' 'MURILLO'
 'FUENTE DE ORO' 'PIOJÓ' 'VILLAVIEJA' 'PIEDRAS' 'AMBALEMA' 'FRONTINO'
 'CÓMBITA' 'RONDÓN' 'SOLITA' 'HATONUEVO' 'CHIVOLO' 'SANTUARIO'
 'CONTRATACIÓN' 'MOLAGAVITA' 'SUCRE' 'RIOBLANCO' 'JERICÓ'
 'ALTOS DEL ROSARIO' 'GUASCA' 'BELÉN' 'ORTEGA' 'CARMEN DE APICALÁ'
 'MARULANDA' 'UNE' 'PUPIALES' 'ALDANA' 'PINILLOS' 'PELAYA' 'ALVARADO'
 'BAHÍA SOLANO' 'PIAMONTE' 'TIBIRITA' 'CAJICÁ' 'SAN JUAN DE RIOSECO'
 'SAN ZENÓN' 'CAPARRAPÍ' 'SAN FRANCISCO' 'CHOCONTÁ' 'ALBÁN' 'PAMPLONITA'
 'SUÁREZ' 'PUERTO LEGUÍZAMO' 'BARRANCO DE LOBA' 'REGIDOR' 'LA VEGA'
 'PUERTO GUZMÁN' 'TADÓ' 'RÍO VIEJO' 'ÍQUIRA' 'AIPE' 'RICAURTE' 'GALÁN'
 'CHOACHÍ' 'RAGONVALIA' 'NOBSA' 'GALAPA' 'SANTA BÁRBARA DE PINTO' 'ÁBREGO'
 'UBAQUE' 'GACHETÁ' 'URUMITA' 'PIJAO' 'LA SIERRA' 'LA VICTORIA' 'HISPANIA'
 'SUSA' 'ALEJANDRÍA' 'SOCORRO' 'EL CAIRO' 'ZIPACÓN' 'GACHALÁ' 'SAMACÁ'
 'LA PALMA' 'MANATÍ' 'CÁCHIRA' 'GUARNE' 'SAN ESTANISLAO' 'ACANDÍ'
 'GALERAS' 'BRICEÑO' 'GUAPÍ' 'GAMARRA' 'NARIÑO' 'PEÑOL' 'YONDÓ' 'ACHÍ'
 'SAN JERÓNIMO' 'VIGÍA DEL FUERTE' 'ANGELÓPOLIS' 'MACHETÁ' 'PASCA'
 'PALMAR DE VARELA' 'UBALÁ' 'YACUANQUER' 'SANTA LUCÍA' 'BUESACO'
 'LA FLORIDA' 'OBANDO' 'CERINZA' 'ANOLAIMA' 'PACHO' 'FALAN' 'BETÉITIVA'
 'BARBACOAS' 'GUATAQUÍ' 'SIBATÉ' 'SAN BERNARDO' 'PUERTO PARRA' 'PORE'
 'TERUEL' 'SAN JUAN DE ARAMA' 'ALPUJARRA' 'AQUITANIA' 'MILÁN'
 'BUENOS AIRES' 'ÚTICA' 'ARIGUANÍ' 'TAMINANGO' 'SÁCHICA' 'RAMIRIQUÍ'
 'CONTADERO' 'LA PINTADA' 'SANTA CATALINA' 'SOCOTÁ' 'MARIPÍ' 'CHACHAGÜÍ'
 'ANCUYÁ' 'BOCHALEMA' 'VILLAGARZÓN' 'OLAYA' 'ZAMBRANO' 'VILLA RICA'
 'PAILITAS' 'EL ROSAL' 'PALMAS DEL SOCORRO' 'GUARANDA' 'SOTARA'
 'JUAN DE ACOSTA' 'SAN SEBASTIÁN' 'GUACHUCAL' 'LEIVA' 'CHITARAQUE'
 'EL ESPINO' 'LA CALERA' 'PIJIÑO DEL CARMEN' 'APULO' 'PUERTO CONCORDIA'
 'OROCUÉ' 'SÁCAMA' 'TÁMESIS' 'TARQUI' 'ELÍAS' 'MALLAMA' 'POLONUEVO'
 'ATACO' 'CAÑASGORDAS' 'PAZ DE RÍO' 'MANAURE BALCÓN DEL CESAR'
 'SABANAS DE SAN ÁNGEL' 'SAN FERNANDO' 'MITÚ' 'SAN MIGUEL' 'SAN DIEGO'
 'SURATÁ' 'NÁTAGA' 'TENERIFE' 'BARRANCAS' 'QUÍPAMA' 'SAN BENITO ABAD'
 'ANZOÁTEGUI' 'EL ROSARIO' 'CISNEROS' 'VILLAPINZÓN' 'SANTACRUZ' 'COCORNÁ'
 'MIRAFLORES' 'BARAYA' 'VENADILLO' 'SAN LUIS DE SINCÉ' 'GÜICÁN' 'SIBUNDOY'
 'DONMATÍAS' 'PUEBLORRICO' 'BARICHARA' 'COELLO' 'LIBORINA'
 'SANTA ROSA DE VITERBO' 'SUTATENZA' 'GÜEPSA' 'RONCESVALLES' 'MACEO'
 'CUMBAL' 'ILES' 'CERRITO' 'OVEJAS' 'IMUÉS' 'SALENTO'
 'SAN JUAN DE BETULIA' 'RETIRO' 'BOAVITA' 'CALDONO' 'TENA'
 'PUERTO LIBERTADOR' 'MOÑITOS' 'NILO' 'NÓVITA' 'ENCISO' 'ZAPATOCA' 'COGUA'
 'TANGUA' 'VALLE DE SAN JOSÉ' 'SANTA ROSA' 'MOMIL' 'AGUA DE DIOS' 'GÁMEZA'
 'SUBACHOQUE' 'MUTISCUA' 'TURBANÁ' 'SUSACÓN' 'TUTA' 'MORROA'
 'VALLE DE SAN JUAN' 'CANTAGALLO' 'SIACHOQUE' 'EL MOLINO' 'SAN LORENZO'
 'SAMANIEGO' 'CURITÍ' 'CONCEPCIÓN' 'ALGARROBO' 'PINCHOTE' 'PROVIDENCIA'
 'GUALMATÁN' 'VALLE DEL GUAMUEZ' 'JARDÍN' 'SAPUYES' 'LA PEÑA' 'ARBOLEDA'
 'TUBARÁ' 'PUEBLO BELLO' 'POLICARPA' 'NUNCHÍA' 'COVEÑAS' 'MANAURE'
 'TIPACOQUE' 'CHARALÁ' 'LA GLORIA' 'UNGUÍA' 'LA PRIMAVERA' 'GUATAPÉ'
 'MANTA' 'CAPITANEJO' 'COLOSO' 'VENTAQUEMADA' 'LA ARGENTINA' 'CHITAGÁ'
 'CAICEDO' 'PEQUE' 'CONDOTO' 'MANÍ' 'IZA' 'GUACA' 'SAN ANTONIO' 'TASCO'
 'TELLO' 'GAMA' 'TOGÜÍ' 'ANZÁ' 'QUIPILE' 'PAICOL' 'CLEMENCIA' 'MONGUA'
 'GUACHENÉ' 'MEDIO SAN JUAN' 'CASABIANCA' 'EL TABLÓN DE GÓMEZ'
 'GUAITARILLA' 'LA ESPERANZA' 'PAJARITO' 'JAMBALÓ' 'YAGUARÁ' 'CABUYARO'
 'TOCA' 'EL PEÑÓN' 'SANTIAGO' 'ÚMBITA' 'SAN JOSÉ DEL PALMAR' 'GUAYATÁ'
 'PRADO' 'GUTIÉRREZ' 'MATANZA' 'SUESCA' 'COLOMBIA' 'OCAMONTE' 'HATO'
 'SIMACOTA' 'SIMIJACA' 'SAN ROQUE' 'NUQUÍ' 'SANTA MARÍA' 'SORACÁ'
 'VILLA DE LEYVA' 'SOCHA' 'ANAPOIMA' 'CÁCOTA' 'TAURAMENA' 'MACANAL'
 'EL PEÑOL' 'SAN JOSÉ DE PARE' 'QUEBRADANEGRA' 'CHITA' 'SATIVASUR'
 'LOS SANTOS' 'EL RETORNO' 'SAN PABLO DE BORBUR' 'DURANIA' 'VETAS'
 'LA CAPILLA' 'LABRANZAGRANDE' 'CHISCAS' 'LINARES' 'SAN MARTÍN DE LOBA'
 'SAN LUIS DE PALENQUE' 'PÁRAMO' 'COVARACHÍA' 'CABRERA' 'CONVENCIÓN'
 'SUAN' 'CHAGUANÍ' 'BERBEO' 'DISTRACCIÓN' 'PAUNA' 'CIÉNEGA' 'TAUSA'
 'CERRO DE SAN ANTONIO' 'CHIMA' 'EBÉJICO' 'SATIVANORTE' 'SUPATÁ'
 'CHIPAQUE' 'NUEVO COLÓN' 'CONFINES' 'GÁMBITA' 'SAN JOSÉ DE MIRANDA'
 'DIBULLA' 'SAN PEDRO DE CARTAGO' 'CARMEN DE CARUPA' 'VIRACACHÁ'
 'LOS CÓRDOBAS' 'HERRÁN' 'ZETAQUIRA' 'CAIMITO' 'LA MONTAÑITA' 'VILLA CARO'
 'CACHIPAY' 'CARCASÍ' 'HATILLO DE LOBA' 'TIBANÁ' 'CANALETE' 'TUCHÍN'
 'CUMARIBO' 'SOMONDOCO' 'SABOYÁ' 'SAN ANDRÉS DE CUERQUÍA' 'BAJO BAUDÓ'
 'CHIVOR' 'TÁMARA' 'SANTA ISABEL' 'NOCAIMA' 'MEDIO ATRATO' 'TIMBIQUÍ'
 'CRAVO NORTE' 'SAN CALIXTO' 'CUCUNUBÁ' 'CUCUTILLA' 'BOYACÁ' 'CHÍQUIZA'
 'PUERRES' 'MOGOTES' 'BOJAYÁ' 'PESCA' 'LA UVITA' 'SAN EDUARDO'
 'GUACAMAYAS' 'TIBACUY' 'ALMEIDA' 'LA PLAYA' 'JENESANO' 'PAIME'
 'PUERTO ESCONDIDO' 'ARROYOHONDO' 'ARATOCA' 'MURINDÓ' 'TARAPACÁ' 'ATRATO'
 'TIBASOSA' 'SUTAMARCHÁN' 'FÚQUENE' 'TINJACÁ' 'FLORESTA' 'HATO COROZAL'
 'TEORAMA' 'EL COCUY' 'TENZA' 'TUNUNGUÁ' 'BUCARASICA' 'OPORAPA' 'ALTAMIRA'
 'CHIPATÁ' 'EL GUACAMAYO' 'ASTREA' 'CHARTA' 'COPER' 'PACHAVITA' 'NOROSÍ'
 'TURMEQUÉ' 'NIMAIMA' 'SAN MATEO' 'SAN MIGUEL DE SEMA' 'EL DORADO'
 'TIQUISIO' 'SAN CRISTÓBAL' 'RÁQUIRA' 'LA BELLEZA' 'ONZAGA' 'OICATÁ'
 'CORRALES' 'TOPAIPÍ' 'CEPITÁ' 'CHINAVITA' 'GACHANCIPÁ' 'LENGUAZAQUE'
 'CHALÁN' 'GUAPOTÁ' 'SIPÍ']

data16['MUNICIPIO'].head()

0    BOGOTÁ, D.C.
1            CALI
2    BARRANQUILLA
3           TUNJA
4            CALI
Name: MUNICIPIO, dtype: object

# Mapear municipios
data16["MUNICIPIO"] = data16["COD_MUNIC_CORREGIDO"].map(municipios_dict)

# Verificar si hay valores NaN
nan_count = data16["MUNICIPIO"].isna().sum()
print(f"Cantidad de valores NaN en MUNICIPIO: {nan_count}")

Cantidad de valores NaN en MUNICIPIO: 0

Reorganizar la columna

del data16['COD_MUNIC'] # Eliminamos la columna

columnas = ['COD_DPTO', 'DEPARTAMENTO', 'COD_MUNIC_CORREGIDO', 'MUNICIPIO'] + [col for col in data16.columns if col not in ['COD_DPTO', 'DEPARTAMENTO', 'COD_MUNIC_CORREGIDO', 'MUNICIPIO']]
data16 = data16[columnas]
display(HTML(data16.head(10).to_html()))

	COD_DPTO	DEPARTAMENTO	COD_MUNIC_CORREGIDO	MUNICIPIO	A_DEFUN	SIT_DEFUN	COD_INST	NOM_INST	ANO	MES	SEXO	EST_CIVIL	gru_ed1	gru_ed2	NIVEL_EDU	MUERTEPORO	SIMUERTEPO	OCUPACION
0	11	BOGOTÁ, D.C.	11001	BOGOTÁ, D.C.	1	2			1996	11	2	1	10	10	9
1	76	VALLE DEL CAUCA	76001	CALI	1	2			2007	01	2	1	10	10	2
2	08	ATLÁNTICO	08001	BARRANQUILLA	1	1			1998	04	2	3	10	10	2
3	15	BOYACÁ	15001	TUNJA	1	1	1500100021	H SAN RAFAEL DE TUNJA	2005	04	2	1	10	10	9
4	76	VALLE DEL CAUCA	76001	CALI	1	1	760010379901	E.S.E. HOSPITAL UNIVERSITARIO DEL V	2006	09	2	1	10	10	1
5	52	NARIÑO	52287	FUNES	1	2			2008	10	2	1	10	10	2	2
6	52	NARIÑO	52001	PASTO	1	2			1985	11	2	2	10	10	9
7	68	SANTANDER	68368	JESÚS MARÍA	1	2			1986	05	2	2	10	10	9
8	76	VALLE DEL CAUCA	76111	GUADALAJARA DE BUGA	1	2			1989	09	2	2	10	10	9
9	17	CALDAS	17042	ANSERMA	1	2			1990	08	2	1	10	10	9

Observar el área de defunción y tipo de defunción

print("Áreas de defunción únicas: ", data16['A_DEFUN'].unique())
print("Sitios de defunción únicos: ", data16['SIT_DEFUN'].unique())

Áreas de defunción únicas:  [1 2 3]
Sitios de defunción únicos:  [2 1 3 4]

Diccionario para codifocar area y sitio

area_dict = {
    '1': 'URBANA',
    '2': 'RURAL',
    '3': 'SIN INFORMACIÓN'
}

sitio_dict = {
    '1': 'HOSPITAL O CLÍNICA',
    '2': 'CASA',
    '3': 'OTRO SITIO',
    '4': 'SIN INFORMACIÓN'
}

# Asegurar que las columnas sean str
data16['A_DEFUN'] = data16['A_DEFUN'].astype(str)
data16['SIT_DEFUN'] = data16['SIT_DEFUN'].astype(str)

# Mapear correctamente
data16['AREA_DEFUN'] = data16['A_DEFUN'].map(area_dict)
data16['SITIO_DEFUN'] = data16['SIT_DEFUN'].map(sitio_dict)

Organizar las columnas

# Organizar las variables al final
columnas = ['A_DEFUN', 'AREA_DEFUN', 'SIT_DEFUN', 'SITIO_DEFUN']
columnas_quedan = [col for col in data16.columns if col not in columnas]
data16 = data16[columnas_quedan + columnas]

Análiis de datos únicos por categoría

categorical_columns = ['SEXO', 'NIVEL_EDU', 'EST_CIVIL', 'MUERTEPORO', 'SIMUERTEPO', 'OCUPACION']

unique_count = data16[categorical_columns].nunique()
unique_values ={col: data16[col].unique() for col in categorical_columns}

for col in categorical_columns:
    print(f"Variable: {col}")
    print(f"Número de categorías únicas: {unique_count[col]}")
    print(f"Categorías únicas: {unique_values[col]}")

Variable: SEXO
Número de categorías únicas: 1
Categorías únicas: [2]
Variable: NIVEL_EDU
Número de categorías únicas: 6
Categorías únicas: [9 2 1 3 5 4]
Variable: EST_CIVIL
Número de categorías únicas: 5
Categorías únicas: [1 3 2 4 5]
Variable: MUERTEPORO
Número de categorías únicas: 4
Categorías únicas: [' ' '2' '9' '1']
Variable: SIMUERTEPO
Número de categorías únicas: 4
Categorías únicas: [' ' '9' '2' '1']
Variable: OCUPACION
Número de categorías únicas: 367
Categorías únicas: [' ' 'ESTUDIANTE' 'HOGAR' 'CAJERA' 'MESEROS, TABERNEROS Y AFINES'
 'VENDEDORA' 'SIN INFORMACION' 'OFICIOS VARIOS' 'ZAPATEROS Y AFINES'
 'VENDEDORES AMBULANTES' 'TRABAJADORES SOCIALES Y AFINES'
 'LIMPIABOTAS Y OTROS TRABAJADORES CALLEJEROS'
 'T?CNICOS EN DISE?O Y DECORADORES'
 'AUXILIARES DE ENFERMER?A Y ODONTOLOG?A'
 'CAJEROS Y EXPENDEDORES DE BILLETES' '?' 'AMA DE CASA' 'AGRICULTURA'
 'COCINEROS Y AFINES' 'VENDEDORES, DEMOSTRADORES DE TIENDAS Y ALMACENES'
 'COORDINADORES Y SUPERVISORES FINANCIEROS Y ADMINISTRATIVOS'
 'AUXILIARES ADMINISTRATIVOS Y AFINES' 'SECRETARIOS (AS)'
 'PROFESIONALES DE LA EDUCACIËN, NO CLASIFICADOS BAJO OTROS EP'
 'PENSIONADO' 'MECANËGRAFOS, TRANSCRIPTORES DE TEXTOS Y AFINES'
 'REPRESENTANTES COMERCIALES Y T+CNICOS DE VENTAS' 'PERSONAL DOM+STICO'
 'OTROS TRABAJADORES DE SERVICIOS PERSONALES A PARTICULARES, N'
 'ASEADORES Y FUMIGADORES DE OFICINAS, HOTELES Y OTROS ESTABLE'
 'PERSONAL DOMÉSTICO'
 'TÉCNICOS Y POSTSECUNDARIOS NO UNIVERSITARIOS EN INGENIERÍA I'
 'M?DICOS, PROFESIONALES EN CIENCIAS DE LA SALUD Y AFINES, NO'
 'REPRESENTANTES COMERCIALES Y T?CNICOS DE VENTAS'
 'NI?ERAS Y CUIDADORAS INFANTILES' 'AGRICULTORES DE CULTIVOS TRANSITORIOS'
 'DIRIGENTES Y ADMINISTRADORES DE ORGANIZACIONES DE EMPLEADORE'
 'SASTRES, MODISTOS COSTUREROS SOMBREREROS Y AFINES'
 'PANADEROS  PASTELEROS Y CONFITEROS' 'PSICÓLOGOS' 'CONDUCTORES DE TAXIS'
 'OTROS TRABAJADORES DE SERVICIOS PERSONALES A PARTICULARES  NO CLASIFICADOS BAJO OTROS EPÍGRAFES'
 'OPERADORES DE MÁQUINAS PARA FABRICAR PRODUCTOS DE PLÁSTICO'
 'VENDEDORES  DEMOSTRADORES DE TIENDAS Y ALMACENES'
 'RECEPCIONISTAS  EMPLEADOS DE INFORMACIÓN Y SERVICIO AL CLIENTE'
 'SERVICIOS GENERALES'
 'PELUQUEROS, ESPECIALISTAS EN TRATAMIENTOS DE BELLEZA Y AFINE'
 'TRABAJADORES DE HUERTAS, INVERNADEROS, VIVEROS Y JARDINES'
 'RECOLECTORES DE BASURA' 'AUXILIARES DE CONTABILIDAD Y C-LCULO DE COSTOS'
 'AUXILIARES DE ENFERMER-A Y ODONTOLOG-A'
 'OPERADORES DE M-QUINAS PARA FABRICAR PRODUCTOS DE PAPEL Y AF' 'ABOGADOS'
 'ENFERMEROS(AS) PROFESIONALES' 'VENDEDORES A DOMICILIO Y POR TEL+FONO'
 'INGENIEROS INDUSTRIALES Y AFINES'
 'DIRECTORES DE DEPARTAMENTOS DE PRODUCCIËN Y OPERACIONES EN C'
 'CATADORES Y CLASIFICADORES DE ALIMENTOS Y BEBIDAS'
 'DIRECTORES DE DEPARTAMENTOS DE PERSONAL Y DE RELACIONES LABO'
 'TRABAJADORES DE LOS CUIDADOS PERSONALES Y AFINES, NO CLASIFI'
 'ESPECIALISTAS EN M+TODOS PEDAGËGICOS Y MATERIAL DID-CTICO'
 'T+CNICOS EN PROGRAMACIËN INFORM-TICA' 'METEORËLOGOS'
 'MODELOS DE MODAS, ARTE Y PUBLICIDAD'
 'PROFESORES DE EDUCACIËN SECUNDARIA'
 'T+CNICOS, POSTSECUNDARIOS NO UNIVERSITARIOS Y ASISTENTES EN'
 'ESCRITORES, PERIODISTAS Y AFINES'
 'COORDINADORES Y SUPERVISORES DE PRODUCCIËN Y OPERACIONES EN'
 'CONTADORES'
 'AGRICULTORES DE CULTIVOS PERMANENTES (PLANTACIONES DE -RBOLE'
 'MÚSICOS, CANTANTES Y BAILARINES CALLEJEROS, DE CABARET Y AFI'
 'DIRECTORES DE DEPARTAMENTOS DE PUBLICIDAD Y DE RELACIONES PÚ'
 'ARQUITECTOS, INGENIEROS Y AFINES, NO CLASIFICADOS BAJO OTROS'
 'NIÑERAS Y CUIDADORAS INFANTILES'
 'AUXILIARES DE CONTABILIDAD Y CÁLCULO DE COSTOS'
 'TÉCNICOS, POSTSECUNDARIOS NO UNIVERSITARIOS EN INGENIERÍA CI'
 'OTROS COORDINADORES Y SUPERVISORES EN MANDOS MEDIOS DE EMPRE'
 'PROFESORES DE EDUCACIÓN PREESCOLAR' 'AGENTES DE LA POLICÍA NACIONAL'
 'PROFESORES DE EDUCACI?N PRIMARIA'
 'COORDINADORES Y SUPERVISORES DE VENTAS Y COMERCIALIZACI?N'
 'ANALISTAS DE SISTEMAS INFORM?TICOS'
 'INGENIEROS EL?CTRICOS, INGENIEROS ELECTR?NICOS DE TELECOMUNI'
 'OFICIALES DE LAS FUERZAS MILITARES'
 'OPERADORES DE EQUIPOS DE RADIODIFUSI?N, TELEVISI?N Y TELECOM'
 'AGENTES COMERCIALES Y CORREDORES, NO CLASIFICADOS BAJO OTROS'
 'OPERARIOS DEL TRATAMIENTO DE LA MADERA' 'PARTERAS'
 'PROFESORES DE EDUCACI?N PREESCOLAR' 'T?CNICOS Y ASISTENTES EN FARMACIA'
 'T?CNICOS, POSTSECUNDARIOS NO UNIVERSITARIOS Y ASISTENTES DE'
 'PERSONAL DOM?STICO'
 'DIRECTORES DE DEPARTAMENTOS DE PRODUCCI?N Y OPERACIONES EN T'
 'PRACTICANTES DE LA MEDICINA TRADICIONAL'
 'DIRECTORES GENERALES, DE EMPRESAS O ENTIDADES DE LA ADMINIST'
 'ACTORES Y DIRECTORES DE CINE, RADIO, TEATRO, TELEVISI?N Y AF'
 'COORDINADORES Y SUPERVISORES DE PRODUCCI?N Y OPERACIONES EN'
 'OTROS ARTESANOS  NO CLASIFICADOS BAJO OTROS EPÍGRAFES'
 'TÉCNICOS EN AGRONOMÍA  ZOOTECNIA Y SILVICULTURA'
 'AUXILIARES DE ENFERMERÍA Y ODONTOLOGÍA'
 'DIRIGENTES Y ADMINISTRADORES DE ORGANIZACIONES DE EMPLEADORES  DE TRABAJADORES Y DE OTRAS DE IN'
 'FONOAUDÍOLOGOS  FISIOTERAPEUTAS Y AFINES'
 'CONDUCTORES DE CAMIONETAS Y VEHÍCULOS LIVIANOS'
 'EMPLEADOS DE BIBLIOTECAS Y ARCHIVOS'
 'PELUQUEROS  ESPECIALISTAS EN TRATAMIENTOS DE BELLEZA Y AFINES'
 'SASTRES  MODISTOS COSTUREROS SOMBREREROS Y AFINES'
 'AGENTES COMERCIALES Y CORREDORES  NO CLASIFICADOS BAJO OTROS EPÍGRAFES'
 'CONSEJEROS EDUCATIVOS'
 'COORDINADORES Y SUPERVISORES DE PUBLICIDAD  INFORMACIÓN  RELACIONES PÚBLICAS Y SERVICIO AL CLIE'
 'ASISTENTES DE ENSEÑANZA EN EDUCACIÓN SUPERIOR  SECUNDARIA Y PRIMARIA'
 'DIRECTORES DE REGIONALES SUCURSALES OFICINAS Y AFINES DE EMPRESAS PRIVADAS'
 'AGENTES DE COMPRAS  INTERMEDIARIOS Y CONSIGNATARIOS'
 'TÉCNICOS  POSTSECUNDARIOS NO UNIVERSITARIOS Y ASISTENTES DE SERVICIOS ADMINISTRATIVOS Y AFINES'
 'VIGILANTES Y CELADORES'
 'MÉDICOS  PROFESIONALES EN CIENCIAS DE LA SALUD Y AFINES  NO CLASIFICADOS BAJO OTROS EPÍGRAFES'
 'VENDEDORES EN QUIOSCOS Y PUESTOS DE MERCADO'
 'DIRECTORES DE DEPARTAMENTOS DE PRODUCCIÓN Y OPERACIONES EN RESTAURANTES  HOTELES Y AFINES'
 'OPERARIA' 'FINCA' 'OFICIOS DOMESTICOS' 'EMPLEADA' 'DOCENTE'
 'OPERADORES DE M-QUINAS PARA COSER' 'CULTIVADORA DE FLORES' 'AGRICULTOR'
 'AUXILIAR DE DROGUERIA' 'COMERCIANTE' 'PSICOLOGA'
 'DIRECTORES Y GERENTES GENERALES DE EMPRESAS PRIVADAS'
 'FONOAUD-OLOGOS, FISIOTERAPEUTAS Y AFINES'
 'PROFESIONALES DEL DERECHO, NO CLASIFICADOS BAJO OTROS EP-GRA'
 'PROFESORES DE EDUCACIËN PREESCOLAR'
 'INSTRUCTORES MEDIOS DE TRANSPORTE Y AFINES'
 'DIRECTORES DE DEPARTAMENTOS DE VENTAS Y COMERCIALIZACIËN' 'COMPRADORES'
 'PILOTOS DE AVIACIËN Y AFINES' 'PROFESORES DE EDUCACIËN PRIMARIA'
 'RECEPTORES DE APUESTAS Y AFINES' 'PRESTAMISTAS'
 'T+CNICOS Y ASISTENTES EN FARMACIA'
 'ENCARGADOS DE CONTROL DE ABASTECIMIENTOS E INVENTARIO'
 'OTROS ARTESANOS, NO CLASIFICADOS BAJO OTROS EP-GRAFES'
 'COORDINADORES Y SUPERVISORES DE SERVICIOS SOCIALES, EDUCACIË'
 'VISITADORA M+DICA' 'NIÐERAS Y CUIDADORAS INFANTILES'
 'OPERADORES DE M-QUINAS PARA FABRICAR PRODUCTOS TEXTILES Y AR'
 'M+DICOS, PROFESIONALES EN CIENCIAS DE LA SALUD Y AFINES, NO'
 'RECEPCIONISTAS, EMPLEADOS DE INFORMACIËN Y SERVICIO AL CLIEN'
 'PERSONAL DE LOS SERVICIOS DE PROTECCIËN Y SEGURIDAD, NO CLAS'
 'ENCUADERNADORES Y AFINES' 'VENDEDORES A DOMICILIO Y POR TELÉFONO'
 'ESPECIALISTAS EN MÉTODOS PEDAGÓGICOS Y MATERIAL DIDÁCTICO'
 'TÉCNICOS EN PROGRAMACIÓN INFORMÁTICA'
 'INSTRUCTORES DE EDUCACIÓN VOCACIONAL ARTESANAL'
 'COORDINADORES Y SUPERVISORES DE VENTAS Y COMERCIALIZACIÓN'
 'ESCULTORES, PINTORES Y AFINES' 'PROFESORES DE EDUCACIÓN SECUNDARIA'
 'ANALISTAS Y AGENTES FINANCIEROS'
 'ENCARGADOS DE SERVICIOS DE APOYO A LA PRODUCCI?N'
 'DIRECTORES DE DEPARTAMENTOS DE PRODUCCI?N Y OPERACIONES EN S'
 'VENDEDORES A DOMICILIO Y POR TEL?FONO'
 'EMPLEADOS TELEFONISTAS Y DE SERVICIOS DE INTERNET' 'PSIC?LOGOS'
 'DIRIGENTES Y ADMINISTRADORES DE ORGANIZACIONES HUMANITARIAS'
 'COORDINADORES Y SUPERVISORES EN MANDOS MEDIOS DE PRODUCCI?N'
 'JEFES DE COMUNIDADES IND?GENAS, ETNIAS ESPECIALES Y AFINES'
 'OPERARIOS DE LA CONSERVACI?N DE FRUTAS, LEGUMBRES, VERDURAS'
 'REPRESENTANTES COMERCIALES Y TÉCNICOS DE VENTAS'
 'MÉDICOS VETERINARIOS Y ZOOTECNISTAS' 'ECONOMISTAS'
 'MESEROS  TABERNEROS Y AFINES'
 'ARQUITECTOS  INGENIEROS Y AFINES  NO CLASIFICADOS BAJO OTROS EPÍGRAFES'
 'AGRICULTORES DE CULTIVOS PERMANENTES (PLANTACIONES DE ÁRBOLES Y ARBUSTOS)'
 'ACOMPAÑANTES' 'AUXILIAR DE COBRANZA' 'AUX  CARTERA'
 'TRABAJADOR INDEPENDIENTE' 'RECOLECTORES DE MATERIAL RECICLABLE'
 'OPERADORES DE M-QUINAS PULIDORAS, GALVANIZADORAS Y RECUBRIDO'
 'PELUQUERA' 'PULIDORES DE METALES Y AFILADORES DE HERRAMIENTAS'
 'TRABAJADORES AGROPECUARIOS'
 'DIRECTORES DE DEPARTAMENTOS DE ABASTECIMIENTO Y DISTRIBUCIËN'
 'BORDADORES Y AFINES' 'CONDENADA LEY 30'
 'T+CNICOS, POSTSECUNDARIOS NO UNIVERSITARIOS EN CIENCIAS F-SI'
 'INGENIEROS EL+CTRICOS, INGENIEROS ELECTRËNICOS DE TELECOMUNI'
 'AUXILIARES LAICOS DE LOS CULTOS'
 'PROFESORES DE UNIVERSIDADES Y OTROS ESTABLECIMIENTOS DE EDUC'
 'ASISTENTES EN TRABAJO SOCIAL Y COMUNITARIO'
 'AUXILIARES DE SERVICIOS ESTAD-STICOS Y FINANCIEROS'
 'COORDINADORES Y SUPERVISORES DE PRODUCCIÓN Y OPERACIONES EN'
 'OPERADORES DE MÁQUINAS PARA LA FABRICACIÓN DE CALZADO Y AFIN'
 'OPERARIOS DE LA CONSERVACIÓN DE FRUTAS, LEGUMBRES, VERDURAS'
 'EMBALADORES MANUALES Y OTROS OBREROS DE LA INDUSTRIA MANUFAC'
 'INSPECTORES DE LA EDUCACIÓN'
 'T?CNICOS Y POSTSECUNDARIOS NO UNIVERSITARIOS EN MEC?NICA Y C'
 'RECEPCIONISTAS, EMPLEADOS DE INFORMACI?N Y SERVICIO AL CLIEN'
 'PROFESORES DE EDUCACI?N SECUNDARIA'
 'AGRICULTORES DE CULTIVOS PERMANENTES (PLANTACIONES DE ?RBOLE'
 'ODONT?LOGOS'
 'OPERADORES DE M?QUINAS PARA FABRICAR PRODUCTOS TEXTILES Y AR'
 'OBREROS DE ENSAMBLE'
 'T?CNICOS, POSTSECUNDARIOS NO UNIVERSITARIOS Y ASISTENTES EN'
 'ESTADÍSTICOS' 'ODONTÓLOGOS' 'FLORISTAS Y ARREGLISTAS FLORALES'
 'TÉCNICOS  POSTSECUNDARIOS NO UNIVERSITARIOS Y ASISTENTES DEL DERECHO Y SERVICIOS LEGALES Y AFIN'
 'TÉCNICOS Y ASISTENTES EN FARMACIA' 'PESCADORES'
 'OPERADORES DE MÁQUINAS PARA FABRICAR PRODUCTOS TEXTILES Y ARTÍCULOS DE PIEL Y CUERO  NO CLASIFI'
 'GERENTE FINANCIERO' 'OPERARIA MAQUINA PLANA' 'AMA DE  CASA' 'AMA DECASA'
 'OFICIOS VARIOS EN SEMINARIO' 'SERVICIOS DOMESTICOS' 'PORFESORA'
 'EMPLEADA DE SERVICIO' 'CULTIVADORA FLORES' 'VENDERORA'
 'AUXILIAR DE ESTADISTICA' 'COCINERA' 'PSICËLOGOS'
 'AGENTES DE LA POLIC-A NACIONAL' 'ASISTENTES DE EDUCACIËN ESPECIAL'
 'OPERADORES DE INSTALACIONES PARA LA FABRICACIËN DE PAPEL'
 'ARTESANOS DE LOS TEJIDOS, EL CUERO Y MATERIALES SIMILARES'
 'DIRECTORES DE DEPARTAMENTOS FINANCIEROS Y ADMINISTRATIVOS' 'ESTILISTA'
 'JEFES DE COMUNIDADES IND-GENAS, ETNIAS ESPECIALES Y AFINES'
 'F-SICOS Y ASTRËNOMOS'
 'DIRECTORES DE DEPARTAMENTOS DE PRODUCCIËN Y OPERACIONES EN A'
 'DIRECTORES DE DEPARTAMENTOS DE PRODUCCIÓN Y OPERACIONES EN C'
 'PROFESIONALES DE LA EDUCACIÓN, NO CLASIFICADOS BAJO OTROS EP'
 'PERSONAL DE POMPAS FÚNEBRES Y EMBALSAMADORES'
 'PROFESIONALES DEL DERECHO, NO CLASIFICADOS BAJO OTROS EPÍGRA'
 'TÉCNICOS, POSTSECUNDARIOS NO UNIVERSITARIOS Y ASISTENTES DE'
 'OBREROS Y PEONES AGROPECUARIOS DE LABRANZA Y DE INVERNADERO'
 'PROFESORES DE EDUCACIÓN PRIMARIA' 'OBREROS DE MINAS Y CANTERAS'
 'ASISTENTES DE COMERCIO EXTERIOR'
 'ARTESANOS DE LA MADERA Y MATERIALES SIMILARES'
 'ASISTENTES DE ENSE?ANZA EN EDUCACI?N PREESCOLAR'
 'OPERADORES DE TELARES Y OTRAS M?QUINAS TEJEDORAS' 'PRESA BUEN PASTOR'
 'DIRECTORES DE DEPARTAMENTOS DE PRODUCCI?N Y OPERACIONES EN A'
 'MATEM?TICOS Y ACTUARIOS'
 'ASEADORES Y FUMIGADORES DE OFICINAS  HOTELES Y OTROS ESTABLECIMIENTOS'
 'CARNICEROS  PESCADEROS Y AFINES'
 'OPERADORES DE INSTALACIONES DE VIDRIERÍA  CERÁMICA Y AFINES  NO CLASIFICADOS BAJO OTROS EPÍGRAF'
 'HIGIENISTAS Y PROMOTORES DE SALUD' 'ESCULTORES  PINTORES Y AFINES'
 'LAVANDEROS Y PLANCHADORES MANUALES'
 'TRABAJADORES DE LOS CUIDADOS PERSONALES Y AFINES  NO CLASIFICADOS BAJO OTROS EPÍGRAFES'
 'PERSONAL DE LOS SERVICIOS DE PROTECCIÓN Y SEGURIDAD  NO CLASIFICADO BAJO OTROS EPÍGRAFES'
 'NUTRICIONISTAS Y DIETISTAS'
 'OPERARIOS DE LA CONSERVACIÓN DE FRUTAS  LEGUMBRES  VERDURAS Y AFINES'
 'DIRECTORES DE DEPARTAMENTOS DE PRODUCCIÓN Y OPERACIONES EN AGRICULTURA  CAZA  SILVICULTURA Y PE'
 'MODISTA' 'ODONTËLOGOS' 'CUIDANDO ANCIANOS' 'MODISTERIA' 'NINGUNA'
 'COORDINADORES Y SUPERVISORES EN MANDOS MEDIOS DE PRODUCCIËN'
 'MINEROS Y CANTEROS'
 'ESPECIALISTAS EN ORGANIZACIËN, ADMINISTRACIËN DE EMPRESAS, A'
 'COORDINADORES Y SUPERVISORES DE VENTAS Y COMERCIALIZACIËN'
 'OBREROS DE OBRAS P+BLICAS Y MANTENIMIENTO: CARRETERAS, PRESA'
 'BIBLIOTECARIOS, DOCUMENTALISTAS Y AFINES'
 'SOCIËLOGOS, ANTROPËLOGOS Y AFINES'
 'PINTORES DECORADORES DE VIDRIO, CERÁMICA Y OTROS MATERIALES'
 'TÉCNICOS EN DISEÑO Y DECORADORES'
 'COORDINADORES Y SUPERVISORES DE SERVICIOS SOCIALES, EDUCACIÓ'
 'AGRICULTORES DE CULTIVOS PERMANENTES (PLANTACIONES DE ÁRBOLE'
 'ELECTROT?CNICOS' 'PROFESORES E INSTRUCTORES DE EDUCACI?N ESPECIAL'
 'PROFESIONALES DE LA EDUCACI?N, NO CLASIFICADOS BAJO OTROS EP'
 'OTROS ARTESANOS, NO CLASIFICADOS BAJO OTROS EP?GRAFES' 'GU?AS'
 'TEJEDORES CON TELARES O DE TEJIDOS DE PUNTO Y AFINES'
 'AYUDANTES EN REPARACI?N Y MEC?NICA EN GENERAL (EXCEPTO VEH?C'
 'TAQUILLEROS' 'INSPECTORES DE LA EDUCACI?N'
 'ASISTENTES DE ENSE?ANZA EN EDUCACI?N SUPERIOR, SECUNDARIA Y'
 'EBANISTAS Y AFINES'
 'ESPECIALISTAS EN ORGANIZACIÓN  ADMINISTRACIÓN DE EMPRESAS  ANÁLISIS FINANCIERO Y AFINES  NO CLA'
 'NUTRICIONISTA' 'HIOGAR' 'DISCAPACITADA' 'ACOMPAÐANTES' 'OFICIOS  VARIOS'
 'OFICIOS VARAIOS'
 'ACTORES Y DIRECTORES DE CINE, RADIO, TEATRO, TELEVISIËN Y AF'
 'T+CNICOS EN DISEÐO Y DECORADORES'
 'DIRECTORES DE DEPARTAMENTOS DE PRODUCCIËN Y OPERACIONES EN R'
 'DIRECTORES DE DEPARTAMENTOS DE PRODUCCIËN Y OPERACIONES EN S' 'M+DICOS'
 'DIRECTORES DE DEPARTAMENTOS DE PRODUCCIÓN Y OPERACIONES EN A'
 'SUBOFICIALES DE LA POLICÍA NACIONAL'
 'PROFESORES E INSTRUCTORES DE EDUCACIÓN ESPECIAL' 'AGR?NOMOS Y AFINES'
 'DIRECTORES DE DEPARTAMENTOS DE VENTAS Y COMERCIALIZACI?N'
 'INSTRUCTORES DE EDUCACI?N VOCACIONAL ARTESANAL'
 'ARQUITECTOS Y URBANISTAS'
 'DIRECTORES DE DEPARTAMENTOS DE PRODUCCI?N Y OPERACIONES EN C'
 'ARTESANOS DE LOS TEJIDOS  EL CUERO Y MATERIALES SIMILARES'
 'PORTEROS   CONSERJES Y AFINES'
 'OBREROS DE OBRAS PÚBLICAS Y MANTENIMIENTO: CARRETERAS  PRESAS Y OBRAS SIMILARES'
 'SUPERIORA PROVINCIAL' 'NINGUNO' 'COMERCIANTE DE FLORES' 'CAMPESINA'
 'AMA DE  CS' 'ESTAD-STICOS' 'AGRËNOMOS Y AFINES'
 'AUXILIARES DE LA POLICIA NACIONAL' 'COBRADORES Y AFINES'
 'FABRICANTES Y AFINADORES DE INSTRUMENTOS MUSICALES'
 'INGENIEROS QU?MICOS Y AFINES' 'T?CNICOS EN PROGRAMACI?N INFORM?TICA'
 'DIRECTORES DE REGIONALES  SUCURSALES  OFICINAS Y AFINES DE LA ADMINISTRACIÓN PÚBLICA'
 'COORDINADORES Y SUPERVISORES DE PRODUCCIÓN Y OPERACIONES EN CUIDADOS PERSONALES  LIMPIEZA Y SER'
 'TRABAJADORA DEL CAMPO' 'SECRETARIA' '0' 'GUARNECEDORA' 'AMA  DE CASA'
 'ALFAREROS Y AFINES (BARRO, ARCILLA Y ABRASIVOS)'
 'SACERDOTES Y RELIGIOSOS DE DISTINTAS DOCTRINAS'
 'PANADEROS, PASTELEROS Y CONFITEROS' 'AGRÓNOMOS Y AFINES'
 'CARNICEROS, PESCADEROS Y AFINES'
 'MIEMBROS DEL PODER EJECUTIVO Y DE LOS CUERPOS LEGISLATIVOS'
 'COORDINADORES Y SUPERVISORES DE SERVICIOS SOCIALES, EDUCACI?'
 'JEFES DE COMUNIDADES INDÍGENAS  ETNIAS ESPECIALES Y AFINES'
 'PROFESORES DE UNIVERSIDADES Y OTROS ESTABLECIMIENTOS DE EDUCACIÓN SUPERIOR'
 'SIN OCUPACION'
 'IMPRESORES DE SERICIGRAF-A Y ESTAMPADORES A LA PLANCHA Y EN' 'CESANTE'
 'EMPLEADA DOMESTICA'
 'INGENIEROS CATASTRALES, INGENIEROS GEËGRAFOS Y AFINES'
 'AGENTES P+BLICOS Y PRIVADOS DE COLOCACIËN Y CONTRATISTAS DE'
 'PROFESORES E INSTRUCTORES DE EDUCACIËN ESPECIAL'
 'DIRECTORES DE DEPARTAMENTOS DE VENTAS Y COMERCIALIZACIÓN'
 'JEFES DE COMUNIDADES INDÍGENAS, ETNIAS ESPECIALES Y AFINES'
 'FIL?LOGOS, TRADUCTORES E INT?RPRETES' 'ACOMPA?ANTES'
 'EMPLEADOS DE SERVICIOS DE CORREO'
 'OPERADORES DE MÁQUINAS PARA PROCESAR CEREALES  PRODUCTOS DE PANADERÍA  REPOSTERÍA Y CONFITERÍA'
 'CRIADORES DE GANADO Y TRABAJADORES DE LA CRÍA DE ANIMALES DOMÉSTICOS DIVERSOS'
 'ILEGIBLE' 'AMA DE CS' 'OPERADORES DE TELARES Y OTRAS M-QUINAS TEJEDORAS'
 'T+CNICOS, POSTSECUNDARIOS NO UNIVERSITARIOS Y ASISTENTES DE'
 'MECAN?GRAFOS, TRANSCRIPTORES DE TEXTOS Y AFINES'
 'OBREROS DE PESCA, CAZA Y TRAMPA'
 'MECANÓGRAFOS  TRANSCRIPTORES DE TEXTOS Y AFINES' 'OFIVIOS VARIOS'
 'SENILIDAD' 'AMA  DE  CS' 'PORTEROS , CONSERJES Y AFINES' 'CURANDEROS'
 'PROFESORA' 'DESCONOCIDA'
 'AGENTES P?BLICOS Y PRIVADOS DE COLOCACI?N Y CONTRATISTAS DE'
 'TRABAJADORES PECUARIOS, GANADEROS Y AFINES, NO CLASIFICADOS']

Codificar sexo, estado civil y nivel educativo

sex = {
    '1': 'Mascuilino',
    '2': 'Femenino',
    '3': 'Indeterminado'
}

estado_civil = {
    '1': 'Soltero', 
    '2': 'Casado',
    '3': 'Viudo',
    '4': 'Unión Libre, divorciado, otro',
    '5': 'Sin información'
}

educacion = {
    '1': 'Preescolar',
    '2': 'Primaria',
    '3': 'Secundaria',
    '4': 'Superior',
    '5': 'Ninguno',
    '9': 'Sin información'
}

muerteocupacion = {
    '1': 'Si',
    '2': 'No',
    '9': 'Sin información'

}

simuerteocupacion = {
    '1': 'Accidente de tránsito',
    '2': 'Enfermedad profesional',
    '9': 'Sin información'
}

grupo_edad = {
    '10': '15-19',
    '11': '20-24',
    '12': '25-29',
    '13': '30-34',
    '14': '35-39',
    '15': '40-44',
    '16': '45-49',
    '17': '50-54',
    '18': '55-59',
    '19': '60-64',
    '20': '65-69',
    '21': '70-74',
    '22': '75-79',
    '23': '80-84',
    '24': '85 y más',
    '25': 'Edad desconocida'
}

Realizamos las respectivas transformaciones

# Las variables deben ser de tipo str
data16['SEXO'] = data16['SEXO'].astype(str)
data16['EST_CIVIL'] = data16['EST_CIVIL'].astype(str)
data16['NIVEL_EDU'] = data16['NIVEL_EDU'].astype(str)
data16['MUERTEPORO'] = data16['MUERTEPORO'].astype(str)
data16['SIMUERTEPO'] = data16['SIMUERTEPO'].astype(str)
data16['gru_ed1'] = data16['gru_ed1'].astype(str)

#Mapeamos las variables
data16['SEX'] = data16['SEXO'].map(sex)
data16['ESTADO_CIVIL'] = data16['EST_CIVIL'].map(estado_civil)
data16['NIVEL_EDUCACION'] = data16['NIVEL_EDU'].map(educacion)
data16['MUERTE_POR_OCUPACION'] = data16['MUERTEPORO'].map(muerteocupacion)
data16['SIMUERTE_POR_OCUPACION'] = data16['SIMUERTEPO'].map(simuerteocupacion)
data16['GRUPO_ETARIO'] = data16['gru_ed1'].map(grupo_edad)

Organizamos las variables

columnas = ['SEXO', 'SEX', 'EST_CIVIL', 'ESTADO_CIVIL', 'NIVEL_EDU', 'NIVEL_EDUCACION', 'MUERTEPORO', 'MUERTE_POR_OCUPACION', 'SIMUERTEPO', 'SIMUERTE_POR_OCUPACION', 'gru_ed1', 'GRUPO_ETARIO']
columnas_quedan = [col for col in data16.columns if col not in columnas]
data16 = data16[columnas_quedan + columnas]

Transformación de fecha de defunción

missing_count = data16['MES'].isna().sum()
print(f"Number of missing values in MES: {missing_count}")

Number of missing values in MES: 0

data16['ANO'] = pd.to_numeric(data16['ANO'], errors='coerce')
data16['MES'] = pd.to_numeric(data16['MES'], errors='coerce')

# Convertir los NaN en mes 12
data16['MES'] = data16['MES'].fillna(12).astype(int)
data16['ANO'] = data16['ANO'].astype(int)
data16['MES'] = data16['MES'].astype(int)

# Crear 'FECHA' 
data16['FECHA'] = pd.to_datetime(data16['ANO'].astype(str) + '-' + data16['MES'].astype(str)).dt.to_period('M')
display(HTML(data16[['ANO', 'MES', 'FECHA']].head(10).to_html()))

	ANO	MES	FECHA
0	1996	11	1996-11
1	2007	1	2007-01
2	1998	4	1998-04
3	2005	4	2005-04
4	2006	9	2006-09
5	2008	10	2008-10
6	1985	11	1985-11
7	1986	5	1986-05
8	1989	9	1989-09
9	1990	8	1990-08

Organizar el dataframe final

del data16['gru_ed2']
del data16['gru_ed1']

columnas = ['ANO', 'MES', 'FECHA'] + [col for col in data16.columns if col not in ['ANO', 'MES', 'FECHA']]
columnas = [col for col in data16.columns if col not in ['COD_INST', 'NOM_INST','OCUPACION']] + ['COD_INST', 'NOM_INST','OCUPACION']
data16 = data16[columnas]
display(HTML(data16.head(10).to_html()))

	COD_DPTO	DEPARTAMENTO	COD_MUNIC_CORREGIDO	MUNICIPIO	ANO	MES	A_DEFUN	AREA_DEFUN	SIT_DEFUN	SITIO_DEFUN	SEXO	SEX	EST_CIVIL	ESTADO_CIVIL	NIVEL_EDU	NIVEL_EDUCACION	MUERTEPORO	MUERTE_POR_OCUPACION	SIMUERTEPO	SIMUERTE_POR_OCUPACION	GRUPO_ETARIO	FECHA	COD_INST	NOM_INST	OCUPACION
0	11	BOGOTÁ, D.C.	11001	BOGOTÁ, D.C.	1996	11	1	URBANA	2	CASA	2	Femenino	1	Soltero	9	Sin información		NaN		NaN	15-19	1996-11
1	76	VALLE DEL CAUCA	76001	CALI	2007	1	1	URBANA	2	CASA	2	Femenino	1	Soltero	2	Primaria		NaN		NaN	15-19	2007-01
2	08	ATLÁNTICO	08001	BARRANQUILLA	1998	4	1	URBANA	1	HOSPITAL O CLÍNICA	2	Femenino	3	Viudo	2	Primaria		NaN		NaN	15-19	1998-04
3	15	BOYACÁ	15001	TUNJA	2005	4	1	URBANA	1	HOSPITAL O CLÍNICA	2	Femenino	1	Soltero	9	Sin información		NaN		NaN	15-19	2005-04	1500100021	H SAN RAFAEL DE TUNJA
4	76	VALLE DEL CAUCA	76001	CALI	2006	9	1	URBANA	1	HOSPITAL O CLÍNICA	2	Femenino	1	Soltero	1	Preescolar		NaN		NaN	15-19	2006-09	760010379901	E.S.E. HOSPITAL UNIVERSITARIO DEL V
5	52	NARIÑO	52287	FUNES	2008	10	1	URBANA	2	CASA	2	Femenino	1	Soltero	2	Primaria	2	No		NaN	15-19	2008-10
6	52	NARIÑO	52001	PASTO	1985	11	1	URBANA	2	CASA	2	Femenino	2	Casado	9	Sin información		NaN		NaN	15-19	1985-11
7	68	SANTANDER	68368	JESÚS MARÍA	1986	5	1	URBANA	2	CASA	2	Femenino	2	Casado	9	Sin información		NaN		NaN	15-19	1986-05
8	76	VALLE DEL CAUCA	76111	GUADALAJARA DE BUGA	1989	9	1	URBANA	2	CASA	2	Femenino	2	Casado	9	Sin información		NaN		NaN	15-19	1989-09
9	17	CALDAS	17042	ANSERMA	1990	8	1	URBANA	2	CASA	2	Femenino	1	Soltero	9	Sin información		NaN		NaN	15-19	1990-08

Columnas adicionales fueron 12 antes las 16 iniciales

data16.shape

(51448, 25)

Análisis de datos faltantes

def resumen_datos(data):
    resumen = []
    total_filas = len(data16)
    
    for col in data16.columns:
        unicos = data16[col].nunique()
        faltantes = data16[col].isna().sum()
        ceros = (data16[col] == 0).sum()
        porcentaje_faltante = (faltantes / total_filas) * 100
        super_10 = 'Sí' if porcentaje_faltante > 10 else 'No'
        
        resumen.append({
            'Columna': col,
            'Valores únicos': unicos,
            'Faltantes': faltantes,
            'Ceros': ceros,
            'Porcentaje de faltantes': porcentaje_faltante,
            'Más del 10% de faltantes': super_10
        })
    return pd.DataFrame(resumen)
        

tabla_resumen = resumen_datos(data16)
display(HTML(tabla_resumen.to_html()))

	Columna	Valores únicos	Faltantes	Ceros	Porcentaje de faltantes	Más del 10% de faltantes
0	COD_DPTO	33	0	0	0.000000	No
1	DEPARTAMENTO	33	0	0	0.000000	No
2	COD_MUNIC_CORREGIDO	1011	0	0	0.000000	No
3	MUNICIPIO	939	0	0	0.000000	No
4	ANO	35	0	0	0.000000	No
5	MES	12	0	0	0.000000	No
6	A_DEFUN	3	0	0	0.000000	No
7	AREA_DEFUN	3	0	0	0.000000	No
8	SIT_DEFUN	4	0	0	0.000000	No
9	SITIO_DEFUN	4	0	0	0.000000	No
10	SEXO	1	0	0	0.000000	No
11	SEX	1	0	0	0.000000	No
12	EST_CIVIL	5	0	0	0.000000	No
13	ESTADO_CIVIL	5	0	0	0.000000	No
14	NIVEL_EDU	6	0	0	0.000000	No
15	NIVEL_EDUCACION	6	0	0	0.000000	No
16	MUERTEPORO	4	0	0	0.000000	No
17	MUERTE_POR_OCUPACION	3	35204	0	68.426372	Sí
18	SIMUERTEPO	4	0	0	0.000000	No
19	SIMUERTE_POR_OCUPACION	3	50632	0	98.413933	Sí
20	GRUPO_ETARIO	16	0	0	0.000000	No
21	FECHA	409	0	0	0.000000	No
22	COD_INST	2247	0	0	0.000000	No
23	NOM_INST	2671	0	0	0.000000	No
24	OCUPACION	367	0	0	0.000000	No

Analizaremos las variables Muerte por ocupación y si muerte por ocupación

# Unique values in both columns
unique_muerteporo = data16['MUERTEPORO'].dropna().unique()
unique_muertepor_ocup = data16['MUERTE_POR_OCUPACION'].dropna().unique()

print("Unique values in MUERTEPORO:", unique_muerteporo)
print("Unique values in MUERTE_POR_OCUPACION:", unique_muertepor_ocup)

Unique values in MUERTEPORO: [' ' '2' '9' '1']
Unique values in MUERTE_POR_OCUPACION: ['No' 'Sin información' 'Si']

# Compare missing values across both columns
missing_comparison = data16[['MUERTEPORO', 'MUERTE_POR_OCUPACION', 'SIMUERTEPO', 'SIMUERTE_POR_OCUPACION']].isna().sum()
print(missing_comparison)

MUERTEPORO                    0
MUERTE_POR_OCUPACION      35204
SIMUERTEPO                    0
SIMUERTE_POR_OCUPACION    50632
dtype: int64

data16['MUERTE_POR_OCUPACION'] = data16['MUERTE_POR_OCUPACION'].fillna('Sin información')
data16['SIMUERTE_POR_OCUPACION'] = data16['SIMUERTE_POR_OCUPACION'].fillna('Sin información')

print(data16['MUERTEPORO'].unique())

[' ' '2' '9' '1']

print(data16[['MUERTEPORO', 'MUERTE_POR_OCUPACION', 'SIMUERTEPO', 'SIMUERTE_POR_OCUPACION']].isna().sum())

MUERTEPORO                0
MUERTE_POR_OCUPACION      0
SIMUERTEPO                0
SIMUERTE_POR_OCUPACION    0
dtype: int64

output_path = 'C:/Users/henry/Documents/jbook/Cacervix/cacervix/datos/data16_output.xlsx'
data16.to_excel(output_path, index=False)
print(f'Data saved to {output_path}')

Data saved to C:/Users/henry/Documents/jbook/Cacervix/cacervix/datos/data16_output.xlsx

Visualización de los datos según su tipo

Top depatamentos

registros_departamento = data16['DEPARTAMENTO'].value_counts().head(10)
plt.figure(figsize=(10, 6))
colors = sns.color_palette('coolwarm', len(registros_departamento))

registros_departamento.plot(kind = 'bar', color = colors, edgecolor = 'black')
plt.title('Top 10 de registros por departamento')
plt.xlabel('Departamento')
plt.ylabel('Número de registros')
plt.xticks(rotation=90)
plt.show()

Top municipios

top_municipios = data16['MUNICIPIO'].value_counts().nlargest(30)
plt.figure(figsize=(10, 6))
colors = sns.color_palette('coolwarm', len(top_municipios))

top_municipios.plot(kind = 'bar', color = colors, edgecolor = 'black')
plt.title('Top 30 municipios con más registros')
plt.xlabel('Municipio')
plt.ylabel('Número de registros')
plt.xticks(rotation=90)
plt.show()

Casos por año

import plotly.graph_objects as go
from plotly.subplots import make_subplots

casos_por_año = data16['ANO'].value_counts().sort_index()
colors = sns.color_palette('coolwarm', len(casos_por_año))
fig = make_subplots(rows=1, cols=2, subplot_titles=("Número de decesos por año", "Evolución de decesos por año"))

# Bar chart (left)
fig.add_trace(
    go.Bar(x=casos_por_año.index, y=casos_por_año.values, marker=dict(color=casos_por_año.values, colorscale="RdBu")),
    row=1, col=1
)

# Line chart (right)
fig.add_trace(
    go.Scatter(x=casos_por_año.index, y=casos_por_año.values, mode="lines+markers", line=dict(color="red")),
    row=1, col=2
)

# Update layout
fig.update_layout(
    height=500, width=1000,
    showlegend=False,
    xaxis=dict(title="Año", tickangle=90),
    xaxis2=dict(title="Año", tickangle=90),
    yaxis=dict(title="Número de registros"),
    yaxis2=dict(title="Número de registros"),
    template="plotly_white"
)

fig.show()

Mapa de casos por municipio

import json
import plotly.express as px

# Ruta del archivo GeoJSON con los municipios de Colombia
geojson_path = r"C:\Users\henry\Documents\jbook\Cacervix\cacervix\datos\colombia-municipios.json"

# Cargar el archivo GeoJSON
with open(geojson_path, encoding="utf-8") as f:
    colombia_geojson = json.load(f)

# Asegurar que las columnas tienen los nombres correctos en data16
data16.rename(columns={"MUNICIPIO": "municipio"}, inplace=True)  # Ajusta si es necesario

# Contar el número de casos por municipio
df_municipios = data16["municipio"].value_counts().reset_index()
df_municipios.columns = ["municipio", "casos"]

# Crear el mapa coroplético con Plotly
fig = px.choropleth(
    df_municipios,
    geojson=colombia_geojson,
    locations="municipio",
    featureidkey="properties.NOMBRE",  # Asegúrate de que coincide con el GeoJSON
    color="casos",
    color_continuous_scale="Reds",
    title="Distribución de Casos por Municipio en Colombia"
)

# Ajustar la proyección geográfica
fig.update_geos(fitbounds="locations", visible=False)

# Mostrar el mapa
fig.show()

# Crear mapa coroplético
fig = px.choropleth(df_municipios,
                    geojson=colombia_geojson,
                    locations='MUNICIPIO',
                    featureidkey="properties.NOMBRE_DPT",
                    color='COUNT',
                    color_continuous_scale="Reds",
                    title="Distribución de Defunciones por Municipio en Colombia",
                    labels={'COUNT': 'Número de Registros'}
                   )

# Ajustar el diseño del mapa
fig.update_geos(fitbounds="locations", visible=False)
fig.update_layout(template='plotly_white')

# Mostrar mapa
fig.show()

---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
Cell In[52], line 2
      1 # Crear mapa coroplético
----> 2 fig = px.choropleth(df_municipios,
      3                     geojson=colombia_geojson,
      4                     locations='MUNICIPIO',
      5                     featureidkey="properties.NOMBRE_DPT",
      6                     color='COUNT',
      7                     color_continuous_scale="Reds",
      8                     title="Distribución de Defunciones por Municipio en Colombia",
      9                     labels={'COUNT': 'Número de Registros'}
     10                    )
     12 # Ajustar el diseño del mapa
     13 fig.update_geos(fitbounds="locations", visible=False)

File ~\miniconda3\envs\ml_venv\lib\site-packages\plotly\express\_chart_types.py:1113, in choropleth(data_frame, lat, lon, locations, locationmode, geojson, featureidkey, color, facet_row, facet_col, facet_col_wrap, facet_row_spacing, facet_col_spacing, hover_name, hover_data, custom_data, animation_frame, animation_group, category_orders, labels, color_discrete_sequence, color_discrete_map, color_continuous_scale, range_color, color_continuous_midpoint, projection, scope, center, fitbounds, basemap_visible, title, subtitle, template, width, height)
   1072 def choropleth(
   1073     data_frame=None,
   1074     lat=None,
   (...)
   1107     height=None,
   1108 ) -> go.Figure:
   1109     """
   1110     In a choropleth map, each row of `data_frame` is represented by a
   1111     colored region mark on a map.
   1112     """
-> 1113     return make_figure(
   1114         args=locals(),
   1115         constructor=go.Choropleth,
   1116         trace_patch=dict(locationmode=locationmode),
   1117     )

File ~\miniconda3\envs\ml_venv\lib\site-packages\plotly\express\_core.py:2477, in make_figure(args, constructor, trace_patch, layout_patch)
   2474 layout_patch = layout_patch or {}
   2475 apply_default_cascade(args)
-> 2477 args = build_dataframe(args, constructor)
   2478 if constructor in [go.Treemap, go.Sunburst, go.Icicle] and args["path"] is not None:
   2479     args = process_dataframe_hierarchy(args)

File ~\miniconda3\envs\ml_venv\lib\site-packages\plotly\express\_core.py:1727, in build_dataframe(args, constructor)
   1724     args["color"] = None
   1725 # now that things have been prepped, we do the systematic rewriting of `args`
-> 1727 df_output, wide_id_vars = process_args_into_dataframe(
   1728     args,
   1729     wide_mode,
   1730     var_name,
   1731     value_name,
   1732     is_pd_like,
   1733     native_namespace,
   1734 )
   1735 df_output: nw.DataFrame
   1736 # now that `df_output` exists and `args` contains only references, we complete
   1737 # the special-case and wide-mode handling by further rewriting args and/or mutating
   1738 # df_output

File ~\miniconda3\envs\ml_venv\lib\site-packages\plotly\express\_core.py:1328, in process_args_into_dataframe(args, wide_mode, var_name, value_name, is_pd_like, native_namespace)
   1326         if argument == "index":
   1327             err_msg += "\n To use the index, pass it in directly as `df.index`."
-> 1328         raise ValueError(err_msg)
   1329 elif length and (actual_len := len(df_input)) != length:
   1330     raise ValueError(
   1331         "All arguments should have the same length. "
   1332         "The length of column argument `df[%s]` is %d, whereas the "
   (...)
   1339         )
   1340     )

ValueError: Value of 'locations' is not the name of a column in 'data_frame'. Expected one of ['municipio', 'casos'] but received: MUNICIPIO

Mostrar numero de casos por Año para departamento y para municipio

bins = list(range(data16['ANO'].min(), data16['ANO'].max()+6, 5))
labels = [f'{bins[i]}-{bins[i+1]-1}' for i in range(len(bins)-1)]

# Columna para los periodos de 5 años
data16['PERIODO'] = pd.cut(data16['ANO'], bins=bins, labels=labels, right=False)
data16[['ANO', 'PERIODO']].head()

	ANO	PERIODO
0	1996	1995-1999
1	2007	2005-2009
2	1998	1995-1999
3	2005	2005-2009
4	2006	2005-2009

df_periodo = data16.groupby(['PERIODO', 'DEPARTAMENTO']).size().reset_index(name = 'COUNT')

top_10_departamentos = df_periodo.groupby('DEPARTAMENTO')['COUNT'].sum().nlargest(10)
df_top10 = df_periodo[df_periodo['DEPARTAMENTO'].isin(top_10_departamentos.index)]

# Ordenar
df_top10['DEPARTAMENTO'] = pd.Categorical(df_top10['DEPARTAMENTO'], 
                                          categories=top_10_departamentos.index, 
                                          ordered=True)

fig = px.bar(df_top10,
             x='DEPARTAMENTO',
             y='COUNT', 
             color='PERIODO',
             barmode='group',
             title='Número de decesos por departamento (Top 10) y periodo de 5 años',
             labels={'COUNT': 'Número de registros', 'PERIODO': 'Periodo de 5 años'},
             color_discrete_sequence=px.colors.sequential.RdBu)

fig.update_layout(xaxis=dict(tickangle=90, categoryorder="array", categoryarray=top_10_departamentos.index), 
                  template='plotly_white')
fig.show()

C:\Users\henry\AppData\Local\Temp\ipykernel_1676\2250076564.py:5: SettingWithCopyWarning:


A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead

See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy

Área de defunción

area_defuncion = data16['AREA_DEFUN'].value_counts()
sitio_defuncion = data16['SITIO_DEFUN'].value_counts()

# Pie Chart - Área de Defunción
num_colors = len(area_defuncion)
coolwarm_colors = sns.color_palette('coolwarm', num_colors).as_hex()

pie_fig = go.Figure()
pie_fig.add_trace(go.Pie(
    labels=area_defuncion.index,
    values=area_defuncion.values,
    marker=dict(colors=coolwarm_colors),  # Updated colors
    textinfo='percent+label'
))
pie_fig.update_layout(title_text='Área de Defunción')

pie_fig.show()

# Bar Chart - Sitio de Defunción
bar_fig = px.bar(
    x=sitio_defuncion.index,
    y=sitio_defuncion.values,
    labels={'x': 'Sitio de Defunción', 'y': 'Número de Registros'},
    title='Sitio de Defunción',
    color=sitio_defuncion.values,
    color_continuous_scale='RdBu'
)
bar_fig.update_layout(xaxis=dict(tickangle=90))

área y sitio casos mezclados

# Filtrar datos para excluir "SIN INFORMACIÓN"
df_filtered = data16[data16['AREA_DEFUN'] != 'SIN INFORMACIÓN']

# Agrupar datos por 'AREA_DEFUN' y 'SITIO_DEFUN'
df_agg = df_filtered.groupby(['AREA_DEFUN', 'SITIO_DEFUN']).size().reset_index(name='COUNT')

# Crear gráfico de barras separados por "Área de Defunción"
fig = px.bar(df_agg, 
             x='SITIO_DEFUN', 
             y='COUNT', 
             color='SITIO_DEFUN', 
             facet_col='AREA_DEFUN',  # Cada área de defunción tendrá su propio gráfico
             title='Distribución de Sitio de Defunción por Área de Defunción',
             labels={'COUNT': 'Número de registros', 'SITIO_DEFUN': 'Sitio de Defunción'},
             color_discrete_sequence=px.colors.sequential.RdBu)

# Mejorar la visualización
fig.update_layout(template='plotly_white', showlegend=False)

# Mostrar gráfico
fig.show()

Estado civil del fallecido

estado_civil_counts = data16['ESTADO_CIVIL'].value_counts().reset_index()
estado_civil_counts.columns = ['ESTADO_CIVIL', 'COUNT']

fig_bar = px.bar(estado_civil_counts, 
                 x='ESTADO_CIVIL', 
                 y='COUNT', 
                 title='Distribución de Defunciones por Estado Civil', 
                 labels={'COUNT': 'Número de Registros', 'ESTADO_CIVIL': 'Estado Civil'},
                 color='ESTADO_CIVIL',
                 color_discrete_sequence=px.colors.sequential.RdBu)

# Crear gráfico de pastel (pie chart)
fig_pie = px.pie(estado_civil_counts, 
                  names='ESTADO_CIVIL', 
                  values='COUNT', 
                  title='Proporción de Estado Civil en Defunciones',
                  color_discrete_sequence=px.colors.sequential.RdBu)

# Mostrar gráficos
fig_bar.show()
fig_pie.show()

Defunciones por estado civil por departamento

df_departamento_civil = data16.groupby(['DEPARTAMENTO', 'ESTADO_CIVIL']).size().reset_index(name='COUNT')
top_10_departamentos = df_departamento_civil.groupby('DEPARTAMENTO')['COUNT'].sum().nlargest(10).index
df_top10 = df_departamento_civil[df_departamento_civil['DEPARTAMENTO'].isin(top_10_departamentos)]
df_top10 = df_top10.sort_values(by=['ESTADO_CIVIL', 'COUNT'], ascending=[True, False])

fig = px.bar(df_top10,
             x='DEPARTAMENTO',
             y='COUNT',
             color='ESTADO_CIVIL',
             title='Top 10 Departamentos con Más Defunciones, Separado por Estado Civil',
             labels={'COUNT': 'Número de Registros', 'DEPARTAMENTO': 'Departamento'},
             color_discrete_sequence=px.colors.sequential.RdBu,
             facet_row='ESTADO_CIVIL',  # Separa en filas por estado civil
             category_orders={"DEPARTAMENTO": df_top10['DEPARTAMENTO'].unique()}  # Ordenar por número de casos
            )

fig.for_each_annotation(lambda a: a.update(text=a.text.split("=")[-1], font=dict(size=14)))
fig.update_layout(template='plotly_white', height=1200, showlegend=False)  # Ajustar altura y quitar leyenda global
fig.show()

Nivel de educación del fallecido

# Contar registros por nivel de educación
nivel_educacion_counts = data16['NIVEL_EDUCACION'].value_counts().reset_index()
nivel_educacion_counts.columns = ['NIVEL_EDUCACION', 'COUNT']

# Crear gráfico de barras
fig_bar = px.bar(nivel_educacion_counts, 
                 x='NIVEL_EDUCACION', 
                 y='COUNT', 
                 title='Distribución de Defunciones por Nivel de Educación', 
                 labels={'COUNT': 'Número de Registros', 'NIVEL_EDUCACION': 'Nivel de Educación'},
                 color='NIVEL_EDUCACION',
                 color_discrete_sequence=px.colors.sequential.RdBu)

# Crear gráfico de pastel (pie chart)
fig_pie = px.pie(nivel_educacion_counts, 
                  names='NIVEL_EDUCACION', 
                  values='COUNT', 
                  title='Proporción de Nivel de Educación en Defunciones',
                  color_discrete_sequence=px.colors.sequential.RdBu)

# Mostrar gráficos
fig_bar.show()
fig_pie.show()

Nivel de educacion por departamento

df_educacion_departamento = data16.groupby(['DEPARTAMENTO', 'NIVEL_EDUCACION']).size().reset_index(name='COUNT')
top_10_departamentos_educacion = df_educacion_departamento.groupby('DEPARTAMENTO')['COUNT'].sum().nlargest(10).index
df_top10_educacion = df_educacion_departamento[df_educacion_departamento['DEPARTAMENTO'].isin(top_10_departamentos_educacion)]
df_top10_educacion = df_top10_educacion.sort_values(by=['NIVEL_EDUCACION', 'COUNT'], ascending=[True, False])

fig = px.bar(df_top10_educacion,
             x = 'DEPARTAMENTO',
             y = 'COUNT',
             color = 'NIVEL_EDUCACION',
             title = 'Top 10 Departamentos con Más Defunciones, Separado por Nivel de Educación',
             labels = {'COUNT': 'Número de registros', 'DEPARTAMENTO': 'Departamento'},
             color_discrete_sequence = px.colors.sequential.RdBu,
             facet_row = 'NIVEL_EDUCACION',
             category_orders = {"DEPARTAMENTO": df_top10_educacion['DEPARTAMENTO'].unique()}
)

fig.for_each_annotation(lambda a: a.update(text=a.text.split("=")[-1], font=dict(size=14)))
fig.update_layout(template='plotly_white', height=1200, showlegend=False)
fig.show()